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Programa del Curso
Introducción a la Optimización de Modelos y Deployment
- Descripción general de los modelos y desafíos de implementación
- Comprender la eficiencia del modelo: velocidad frente a precisión
- Métricas de rendimiento clave para modelos de IA
Optimización de Modelos DeepSeek para Performance
- Técnicas para reducir la latencia de inferencia
- Estrategias de cuantización y poda de modelos
- Uso de bibliotecas optimizadas para modelos DeepSeek
Implementación de MLOps para modelos DeepSeek
- Control de versiones y seguimiento de modelos
- Automatización del reentrenamiento y despliegue de modelos
- Canalizaciones de CI/CD para aplicaciones de IA
Desplegar modelos DeepSeek en entornos de nube y locales
- Elegir la infraestructura adecuada para la implementación
- Desplegar con Docker y Kubernetes
- Gestionar el acceso a la API y la autenticación
Escalando y monitoreando implementaciones de IA
- Estrategias de balanceo de carga para servicios de IA
- Supervisar el desvío de modelos y la degradación del rendimiento
- Implementar autoescalado para aplicaciones de IA
Garantizar la seguridad y el cumplimiento en las implementaciones de IA
- Gestionar la privacidad de los datos en los flujos de trabajo de IA
- Cumplimiento de las regulaciones de IA empresarial
- Mejores prácticas para implementaciones de IA seguras
Tendencias futuras y estrategias de optimización de IA
- Avances en técnicas de optimización de modelos de IA
- Tendencias emergentes en MLOps e infraestructura de IA
- Construyendo una hoja de ruta de implementación de IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia en implementación de modelos de IA e infraestructura en la nube
- Dominio de un lenguaje de programación (por ejemplo, Python, Java, C++)
- Comprensión de MLOps y optimización del rendimiento del modelo
Audiencia
- Ingenieros de IA que optimizan y despliegan modelos DeepSeek
- Científicos de datos que trabajan en la afinación del rendimiento de la IA
- Especialistas en aprendizaje automático que gestionan sistemas de IA basados en la nube
14 Horas
Testimonios (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curso - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
