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).
Who This Course is For
- 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.
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School of Devops
Grow your Career with Devops and AI
4.4 Instructor Rating
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