Curso de MLOps for Azure Machine Learning

Este curso de formación en vivo dirigido 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 DeepSeek el rendimiento del modelo, minimizar la latencia y implementar soluciones de IA de manera eficiente utilizando prácticas modernas MLOps.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Optimizar DeepSeek modelos para eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar buenas prácticas para MLOps y versionado de modelos.
• Desplegar DeepSeek modelos en infraestructuras en la nube y locales.
• Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.

This instructor-led, live training in Panama (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to build and deploy AI-powered cloud applications using Microsoft Azure.

By the end of this training, participants will be able to:

• Develop event-driven and serverless applications using Azure Functions.
• Manage Azure storage solutions and virtual machines.
• Deploy and scale web applications using Azure App Service and Docker containers.
• Integrate AI, machine learning, and natural language processing using Azure AI Services.
• Leverage GitHub Copilot to assist in AI-driven cloud application development.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Panama (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean usar Azure la plataforma de arrastrar y soltar de ML para implementar Machine Learning cargas de trabajo sin tener que comprar software y hardware y sin tener que preocuparse por el mantenimiento y la implementación.

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

• Escriba modelos de aprendizaje automático de alta precisión con herramientas Python, R o de código cero.
• Aproveche los conjuntos de datos y algoritmos disponibles de Azure para entrenar y realizar un seguimiento de los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
• Utilice el espacio de trabajo interactivo de Azure para desarrollar modelos de ML de forma colaborativa.
• Elija entre diferentes marcos de ML compatibles con Azure, como PyTorch, TensorFlow y scikit-learn.

Infraestructura e implementación de Microsoft Azure

Esta capacitación permite a los delegados mejorar sus habilidades de diseño de soluciones.

Después de esta capacitación, el delegado comprenderá las características y capacidades de los servicios, para poder identificar compensaciones y tomar decisiones para diseñar soluciones de nube pública e híbrida.

Durante la capacitación, se definirán las soluciones de infraestructura y plataforma adecuadas para cumplir con los requisitos funcionales, operativos y de implementación requeridos a lo largo del ciclo de vida de la solución.

Esta formación en directo dirigida por un instructor en Panama (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores que desean aprender a crear microservicios en Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

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

• Utilice ASF como plataforma para crear y administrar microservicios.
• Comprender los conceptos y modelos clave de programación de microservicios.
• Cree un clúster en Azure.
• Implemente microservicios en las instalaciones o en la nube.
• Depurar y solucionar problemas de una aplicación de microservicios activa.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Panama (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.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Panama (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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean ir más allá de la creación de modelos de ML y optimizar el proceso de creación, seguimiento e implementación de modelos de ML.

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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Panama (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean evaluar los enfoques y herramientas disponibles hoy en día 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.