Name: Bootcamp MLOps: CI/CD para Modelos
Availability: InStock

What You'll Learn

Comprender el ciclo de vida completo de un proyecto de machine learning desde el procesamiento de datos hasta el despliegue en producción.
Configurar y utilizar MLflow para el seguimiento de experimentos.
Aplicar técnicas de ingeniería de datos y características en notebooks de Jupyter.
Empaquetar modelos de ML utilizando FastAPI y desplegarlos con Docker y Kubernetes.
Construir interfaces visuales con Streamlit y conectarlas a modelos en producción.
Automatizar pipelines de ML con GitHub Actions y gestionar imágenes de contenedores con DockerHub.
Implementar modelos en producción con Seldon Core.
Supervisar modelos en producción usando Prometheus y Grafana.
Aplicar GitOps para entrega continua utilizando ArgoCD.
Integrar prácticas de DevOps en flujos de trabajo de machine learning (MLOps)

Requirements

Conocimientos básicos de DevOps, incluyendo Docker, Git y CI/CD.
Conocimientos básicos de DevOps, incluyendo Docker, Git y CI/CD.
Experiencia básica con la línea de comandos y manejo de terminal.
Idealmente, experiencia previa trabajando con Kubernetes (aunque se explican los conceptos clave durante el curso).

Ingenieros DevOps que buscan expandir sus habilidades hacia el campo de MLOps.
Profesionales de infraestructura interesados en automatizar flujos de trabajo de machine learning.
Desarrolladores o arquitectos de software que quieren entender cómo desplegar modelos de ML en producción.
Estudiantes o autodidactas que desean adquirir experiencia práctica en el ciclo de vida completo de proyectos de ML aplicando prácticas de DevOps.

Grow your Career with Devops and AI

4.4 Instructor Rating

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