Simplifique, acelere y mejore el desarrollo con DevOps

Resumen

Unlock the potential of DevOps for your AI and ML projects by attending our comprehensive session on streamlining development processes. Dive into the world of Agile methodologies and Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) to accelerate and enhance your project's efficiency.

This event will feature insights into utilizing powerful tools like GitHub and Azure DevOps, designed to optimize and simplify development workflows. Hosted on YouTube, this session is a must-attend for anyone looking to improve their AI and ML development strategies.

Programa

• Introducción a DevOps para IA y ML
Panorama general de los principios de DevOps
Importancia de DevOps en proyectos de IA/ML
Beneficios de integrar DevOps con IA/ML
• Metodologías Ágiles en IA/ML
Fundamentos de prácticas Ágiles
Adaptación Ágil para proyectos de IA/ML
Estudios de caso: Ágil en desarrollo de IA/ML
• Integración Continua (CI) en IA/ML
Entender conceptos de CI
Pipelines de CI para flujos de trabajo de IA/ML
Herramientas y tecnologías: Jenkins, GitHub Actions
• Entrega Continua (CD) en IA/ML
Prácticas y beneficios de CD
Construcción y despliegue de modelos de IA usando CD
Automatización de despliegues con Azure DevOps
• Control de Fuente y Colaboración
Uso efectivo de Git y GitHub
Prácticas de revisión de código y colaboración
Gestión de versiones de modelos de ML
• Infraestructura como Código (IaC)
Introducción a conceptos de IaC
Herramientas para IaC: Terraform, Azure Resource Manager
Automatización de la configuración de la infraestructura de IA
• Monitoreo y Registro en Proyectos de IA/ML
Importancia del monitoreo de aplicaciones de IA
Herramientas para registro y monitoreo: Prometheus, Grafana
Métricas personalizadas para el rendimiento de modelos de IA/ML
• Seguridad y Cumplimiento en DevOps para IA/ML
Integración de seguridad en pipelines de IA/ML
Estándares de cumplimiento para proyectos de IA/ML
Consideraciones de protección de datos y privacidad
• Escalar DevOps para Proyectos Grandes de IA/ML
Escalar pipelines de CI/CD
Gestión de grandes conjuntos de datos y modelos
Mejores prácticas para despliegues escalables de IA/ML
• Estudios de Caso y Mejores Prácticas
Ejemplos del mundo real de DevOps en IA/ML
Historias de éxito y lecciones aprendidas
Claves para una implementación efectiva de DevOps
• Tendencias Futuras en DevOps para IA/ML
Herramientas y tecnologías emergentes
Prácticas en evolución en el desarrollo de IA/ML
Preparación para futuros desafíos de DevOps en IA/ML
• Revisión del Curso y Evaluación Final
Resumen de conceptos clave
Proyecto o examen final
Retroalimentación y evaluación del curso

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Materias

Conference Talks