Ecosistema de Kubeflow: Qué sigue para la IA/ML nativa de la nube y LLMOps

Resumen

Explora la evolución de Kubeflow como una plataforma líder de ML en Kubernetes, centrándose en su adaptación para apoyar LLMOps, los desafíos en el despliegue de GenAI y la hoja de ruta para la infraestructura de ML de próxima generación.

Programa de estudio

• Introducción al Curso
Resumen de Kubeflow y Kubernetes
Objetivos y resultados del curso
• Módulo 1: Fundamentos de Kubeflow
Arquitectura y Componentes de Kubeflow
Configuración de Kubeflow en Kubernetes
• Módulo 2: Kubeflow para el Aprendizaje Automático
Pipelines de AA de extremo a extremo con Kubeflow
Entrenamiento y Evaluación de Modelos en Kubeflow
Servir y Monitorear Modelos de AA
• Módulo 3: Introducción a LLMOps
Definición de LLMOps y su importancia
Desafíos clave en la gestión de Modelos de Lenguaje de Gran Escala
• Módulo 4: Adaptación de Kubeflow para LLMOps
Integración de flujos de trabajo LLM en Kubeflow
Herramientas y técnicas para escalar LLMOps
Gestión de recursos y optimización del rendimiento
• Módulo 5: Desafíos en el Despliegue de GenAI
Consideraciones de privacidad y seguridad de datos
Solución de cuellos de botella de infraestructura
Asegurar la robustez y fiabilidad del modelo
• Módulo 6: Hoja de Ruta para la Infraestructura de AA de Nueva Generación
Tendencias emergentes en AI/ML nativo de la nube
Mejoras y características futuras en Kubeflow
Preparación para un ecosistema de AA modular y extensible
• Laboratorios Prácticos y Estudios de Caso
Laboratorios prácticos desplegando modelos de AA con Kubeflow
Estudios de caso sobre implementación exitosa de LLMOps
• Conclusión del Curso
Resumen de los aprendizajes clave
Discusión sobre direcciones futuras en AA nativo de la nube y LLMOps
• Recursos Adicionales
Lecturas y documentación recomendadas
Foros comunitarios y canales de soporte
• Evaluación Final
Comprobación de conocimiento y encuesta de retroalimentación del curso

Asignaturas

Ciencias de la Computación