MLOps en Kubernetes: Pipelines de CI/CD para Aprendizaje Automático

Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado con experiencia intermedia a avanzada que desean mejorar el rendimiento de los modelos DeepSeek, minimizar la latencia e implementar soluciones de IA de manera eficiente mediante prácticas modernas de MLOps.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Optimizar los modelos DeepSeek para lograr mayor eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar las mejores prácticas en MLOps y gestión de versiones de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructuras en la nube y on-premise.
• Monitorear, mantener y escalar las soluciones de IA de manera efectiva.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de plataformas y profesionales de DevOps de nivel avanzado que deseen dominar el escalado de aplicaciones mediante el uso de microservicios y Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar arquitecturas de microservicios escalables.
• Desplegar y gestionar aplicaciones en clústeres de Kubernetes.
• Utilizar gráficos Helm para el despliegue eficiente de servicios.
• Monitorear y mantener la salud de los microservicios en producción.
• Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento en un entorno de Kubernetes.

Kubernetes es una plataforma de orquestación de contenedores ampliamente utilizada para gestionar aplicaciones distribuidas a gran escala.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados que desean aplicar técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para optimizar el uso de recursos, las decisiones de planificación y las estrategias de escalado automático en Kubernetes.

Al completar este programa, los participantes serán capaces de:

• Aplicar modelos de IA/ML para mejorar las decisiones de planificación de cargas de trabajo en Kubernetes.
• Utilizar análisis predictivo para optimizar la asignación de CPU, GPU y memoria.
• Implementar escalado automático inteligente mediante aprendizaje por refuerzo y pronóstico de métricas.
• Reducir los costos de infraestructura y la latencia mediante la optimización automatizada de recursos.

Formato del curso

• Presentaciones técnicas guiadas por el instructor y debates en profundidad.
• Trabajo práctico de laboratorio utilizando clústeres reales de Kubernetes.
• Ejercicios prácticos aplicando modelos de IA a escenarios operativos reales.

Opciones de personalización del curso

• Para adaptar este curso a su configuración de plataforma o requisitos operativos, contáctenos para solicitar la personalización.

El programa de Administrador Certificado de Kubernetes (CKA) fue creado por The Linux Foundation y la Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Kubernetes es hoy en día una plataforma líder utilizada para la orquestación de contenedores.

NobleProg imparte formación sobre Docker y Kubernetes desde 2015. Con más de 360 proyectos de formación exitosamente completados, nos hemos convertido en una de las empresas de formación más reconocidas a nivel mundial en el campo de la contenerización.

Desde 2019 también ayudamos a nuestros clientes a verificar su desempeño en entornos k8s preparándolos y fomentando que aprueben los exámenes CKA y CKAD.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas y usuarios de Kubernetes que deseen validar sus conocimientos aprobando el examen CKA.

Por otro lado, la formación también se centra en adquirir experiencia práctica en la administración de Kubernetes, por lo que recomendamos participar en ella, incluso si no tiene la intención de presentar el examen CKA.

Formato del curso

• Clase magistral interactiva y discusión.
• Muchas ejercicios y práctica.
• Ejecución práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
• Para obtener más información sobre la certificación CKA, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

El programa Desarrollador de Aplicaciones Certificado de Kubernetes (CKAD) ha sido desarrollado por The Linux Foundation y la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), la entidad que alberga a Kubernetes.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores que desean demostrar sus habilidades en el diseño, construcción, configuración y exposición de aplicaciones nativas para entornos cloud sobre Kubernetes.

Por otro lado, la formación también se centra en adquirir experiencia práctica en el desarrollo de aplicaciones con Kubernetes; por lo tanto, recomendamos participar en ella incluso si no tiene intención de presentar el examen CKAD.

NobleProg imparte formación en Docker y Kubernetes desde 2015. Con más de 360 proyectos de formación exitosamente completados, nos hemos convertido en una de las empresas formativas más reconocidas a nivel mundial en el campo de la contenedorización. Desde 2019, también ayudamos a nuestros clientes a demostrar su rendimiento en entornos k8s preparándolos y fomentando la superación de los exámenes CKA y CKAD.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Numéricos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
• Para obtener más información sobre CKAD, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Esta formación en vivo impartida por instructores en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de Kubernetes que deseen prepararse para el examen CKS.

Al finalizar esta formación, los participantes sabrán cómo asegurar entornos de Kubernetes y aplicaciones basadas en contenedores durante las diferentes etapas del ciclo de vida de una aplicación: construcción, despliegue y ejecución.

Este programa de 7 días ofrece un viaje completo y práctico hacia el diseño, implementación y operación de aplicaciones nativas para la nube utilizando prácticas modernas de DevOps.

Los participantes explorarán cómo diseñar arquitecturas de microservicios escalables, optimizar entornos de contenedores y gestionar cargas de trabajo en producción utilizando Kubernetes. El curso cubre estrategias avanzadas de implementación, automatización basada en GitOps y prácticas de observabilidad para garantizar la fiabilidad y el rendimiento del sistema.

Se pone un fuerte énfasis en los desafíos operativos del mundo real, incluyendo la respuesta a incidentes, la simulación de fallos y el análisis de causa raíz. El programa concluye con el uso de herramientas potenciadas por IA para apoyar la resolución de problemas y acelerar la toma de decisiones operativas.

Al finalizar la capacitación, los participantes tendrán una clara comprensión sobre cómo construir, implementar, monitorear y mantener sistemas distribuidos resilientes en un entorno basado en Kubernetes.

Aprenda los fundamentos de contenedores, Kubernetes y OpenShift en una formación práctica y manual diseñada para desarrolladores, ingenieros de DevOps y profesionales de TI. Los participantes aprenderán cómo crear aplicaciones contenerizadas, desplegar cargas de trabajo, gestionar recursos de Kubernetes y utilizar OpenShift para optimizar la entrega moderna de aplicaciones en entornos de nube e híbridos.

Docker es una plataforma de contenedorización utilizada para construir entornos reproducibles, portátiles y escalables para sistemas de ML.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen contenerizar y operacionalizar canalizaciones completas de ML utilizando Docker.

Al completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Contenerizar cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia de ML.
• Diseñar y orquestar canalizaciones de ML de extremo a extremo utilizando Docker y herramientas complementarias.
• Implementar versionado, reproducibilidad y CI/CD para componentes de ML.
• Desplegar, monitorear y escalar servicios de ML en entornos contenerizados.

Formato del curso

• Conferencias interactivas apoyadas por demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos centrados en la construcción de componentes reales de canalizaciones de ML.
• Implementación en laboratorio en vivo para flujos de trabajo contenerizados de extremo a extremo.

Opciones de personalización del curso

• Para formación personalizada alineada con necesidades específicas de infraestructura de ML, por favor contáctenos para discutir las opciones.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean utilizar Helm para agilizar el proceso de instalación y gestión de aplicaciones en Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Helm.
• Crear builds reproducibles de aplicaciones en Kubernetes.
• Compartir aplicaciones como Charts de Helm.
• Ejecutar aplicaciones de terceros guardadas como Charts de Helm.
• Gestionar releases de paquetes de Helm.

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para simplificar la construcción, entrenamiento y despliegue de cargas de trabajo de aprendizaje automático (machine learning) en Kubernetes.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel principiante a intermedio que desean construir flujos de trabajo de ML confiables utilizando Kubeflow.

Al finalizar esta formación, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Navegar por el ecosistema de Kubeflow y sus componentes principales.
• Crear flujos de trabajo reproducibles con Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar trabajos de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Servir modelos de aprendizaje automático de manera eficiente usando Kubeflow Serving.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Laboratorios prácticos con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo de extremo a extremo en ML.

Opciones de Personalización del Curso

• Se pueden preparar versiones personalizadas de esta formación para adaptarse al stack tecnológico y los requisitos del proyecto de tu equipo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y profesionales de DevOps de nivel principiante e intermedio que desean aprender a configurar y gestionar un entorno local de Kubernetes utilizando Minikube.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Minikube en su equipo local.
• Comprender los conceptos básicos y la arquitectura de Kubernetes.
• Desplegar y gestionar contenedores mediante kubectl y el panel de control de Minikube.
• Configurar soluciones persistentes de almacenamiento y red para Kubernetes.
• Utilizar Minikube para el desarrollo, las pruebas y la depuración de aplicaciones.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y técnicos de DevOps de nivel intermedio que deseen integrar Minikube en su flujo de trabajo de desarrollo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y gestionar un entorno de Kubernetes local utilizando Minikube.
• Comprender cómo desplegar, gestionar y depurar aplicaciones en Minikube.
• Integrar Minikube en sus pipelines de integración y despliegue continuos (CI/CD).
• Optimizar su proceso de desarrollo aprovechando las funciones avanzadas de Minikube.
• Aplicar las mejores prácticas para el desarrollo de Kubernetes local.

Esta formación en vivo con instructor presencial en <ubicación> (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros que desean evaluar los enfoques y herramientas disponibles hoy en día para tomar una decisión informada sobre cómo proceder en la adopción de MLOps dentro de su organización.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar diversos marcos de trabajo y herramientas de MLOps.
• Formar el equipo adecuado con las habilidades necesarias para construir y soportar un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y versionar datos para su uso por modelos de ML.
• Comprender los componentes de una Pipeline (tubería) de ML y las herramientas necesarias para construir una.
• Experimentar con diferentes marcos de aprendizaje automático y servidores para desplegar en producción.
• Operacionalizar todo el proceso de Aprendizaje Automático para que sea reproducible y mantenible.