Curso de MLOps: CI/CD for Machine Learning
MLOps es un conjunto de herramientas y metodologías para combinar las prácticas Machine Learning y DevOps. El objetivo de MLOps es automatizar y optimizar la implementación y el mantenimiento de los sistemas de ML en producción.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean evaluar los enfoques y las herramientas disponibles en la actualidad para tomar una decisión inteligente sobre el camino a seguir en la adopción MLOps dentro de su organización.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Instale y configure varios MLOps marcos y herramientas.
- Reúna el tipo correcto de equipo con las habilidades adecuadas para construir y apoyar un sistema MLOps.
- Prepare, valide y versione los datos para su uso por parte de los modelos de ML.
- Comprenda los componentes de una canalización de ML y las herramientas necesarias para crear una.
- Experimente con diferentes marcos y servidores de aprendizaje automático para implementarlos en producción.
- Ponga en funcionamiento todo el proceso Machine Learning para que sea reproducible y mantenible.
Formato del curso
- Charla interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Introducción
- Machine Learning Modelos vs software tradicional
Descripción general del flujo de trabajo DevOps
Descripción general del flujo de trabajo Machine Learning
ML como código más datos
Componentes de un sistema de aprendizaje automático
Estudio de caso: Una aplicación de ventas Forecasting
Accessing Datos
Validación de datos
Transformación de datos
De la canalización de datos a la canalización de ML
Construcción del modelo de datos
Entrenamiento del modelo
Validación del modelo
Reproducción del modelo de entrenamiento
Implementación de un modelo
Servir un modelo entrenado a producción
Prueba de un sistema de aprendizaje automático
Orquestación de entrega continua
Supervisión del modelo
Control de versiones de datos
Adaptación, escalado y mantenimiento de una MLOps plataforma
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Comprensión del ciclo de desarrollo de software
- Experiencia construyendo o trabajando con Machine Learning modelos
- Familiaridad con Python la programación
Audiencia
- Ingenieros de ML
- DevOps ingenieros
- Ingenieros de datos
- Ingenieros de infraestructuras
- Desarrolladores de software
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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MLOps: CI/CD for Machine Learning - Consultas
Consultas
Testimonios (3)
Hubo muchos ejercicios prácticos supervisados y asistidos por el formador
Aleksandra - Fundacja PTA
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Traducción Automática
el ecosistema de ML no solo incluye MLFlow sino también Optuna, hyperops, docker y docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curso - MLflow
Traducción Automática
Disfruté participar en el entrenamiento Kubeflow, que se llevó a cabo de forma remota. Este entrenamiento me permitió consolidar mis conocimientos sobre los servicios de AWS, K8s y todas las herramientas DevOps relacionadas con Kubeflow, que son las bases necesarias para abordar adecuadamente el tema. Quiero agradecer a Malawski Marcin por su paciencia y profesionalismo en la formación y en la orientación sobre las mejores prácticas. Malawski aborda el tema desde diferentes ángulos, utilizando distintas herramientas de implementación Ansible, EKS kubectl, Terraform. Ahora estoy definitivamente convencido de que me dirijo al campo de aplicación correcto.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
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Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:
- Entender las capacidades de IA y aprendizaje automático en automatización.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube mediante AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
- Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
- Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
- Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
- Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube.
- Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
- Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
- Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
- Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.
Kubeflow on AWS
28 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en un servidor de AWS EC2.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Instale y configure Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en AWS.
- Utilice EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes en AWS.
- Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
- Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
- Aproveche otros servicios administrados de AWS para ampliar una aplicación de ML.
Kubeflow on Azure
28 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en la nube de Azure.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Instale y configure Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en Azure. Use Azure Kubernetes
- Service (AKS) para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes en Azure.
- Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
- Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
- Aproveche otros servicios administrados de AWS para ampliar una aplicación de ML.
Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Utilizar funciones avanzadas de Make para la automatización de flujos de trabajo.
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar flujos de trabajo automatizados entre diferentes aplicaciones comerciales.
- Usar Make para conectar herramientas SaaS como Google Workspace, Slack, Trello y Stripe.
- Diseñar e implementar flujos de trabajo de varios pasos sin codificar.
- Optimizar y solucionar problemas de flujos de trabajo automatizados.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Instale y configure MLflow y las bibliotecas y marcos de ML relacionados.
- Apreciar la importancia de la trazabilidad, la reproducibilidad y la capacidad de implementación de un modelo de ML
- Implemente modelos de ML en diferentes nubes públicas, plataformas o servidores locales.
- Escale el proceso de implementación de ML para dar cabida a varios usuarios que colaboran en un proyecto.
- Configure un registro central para experimentar, reproducir e implementar modelos de ML.
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseñar e implementar flujos de trabajo de automatización complejos utilizando Zapier.
- Integrar modelos de IA en procesos comerciales para obtener información predictiva.
- Optimizar las operaciones automatizando tareas en múltiples plataformas.
- Monitorear y solucionar problemas de flujos de trabajo automatizados para mejorar continuamente.
Zapier for Beginners: Automate Workflows Without Coding
7 HorasEsta formación en vivo y dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel inicial que desean utilizar Zapier para automatizar tareas repetitivas y mejorar la eficiencia sin necesidad de programar.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender los conceptos básicos de Zapier y sus capacidades de automatización.
- Configurar y configurar Zaps para automatizar tareas.
- Integrar herramientas comerciales populares con Zapier.
- Gestionar y optimizar flujos de trabajo automatizados.
Zapier for E-Commerce Automation
14 HorasEsta capacitación en vivo y dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales intermedios de comercio electrónico que desean automatizar el procesamiento de pedidos, los pagos y el soporte al cliente utilizando Zapier.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Automatizar el procesamiento y cumplimiento de pedidos.
- Sincronizar los datos de pago con los sistemas contables.
- Mejorar el servicio de atención al cliente a través de la automatización.
- Optimizar los flujos de trabajo de marketing y ventas.
Zapier for Marketing Automation
14 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender el papel de Zapier en la automatización del marketing.
- Configurar flujos de trabajo para automatizar la generación y el enriquecimiento de leads.
- Integrar herramientas de marketing como CRMs, plataformas de correo electrónico y herramientas de análisis.
- Optimizar y solucionar problemas de los flujos de trabajo de automatización para lograr la máxima eficiencia.