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Inicio 6 June 2026 04:43

Fin 6 June 2026

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La Guía del Explorador para la Ingeniería de Plataformas Cloud Nativas GenAI

Sumérgete en el mundo de la ingeniería de plataformas genAI nativa en la nube con esta guía completa. Descubre metodologías paso a paso para configurar infraestructura de IA en Kubernetes, comenzando desde configuraciones mínimas viables y avanzando hacia características sofisticadas. Aprende sobre la integración de gateways LLM y bases de dat.
CNCF [Cloud Native Computing Foundation] via YouTube

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Resumen

Immerse yourself in the world of cloud native generative AI platform engineering with this comprehensive guide. Discover step-by-step methodologies for setting up AI infrastructure on Kubernetes, starting from minimal viable configurations and advancing to sophisticated features.

Learn about integrating LLM gateways and vector databases to enhance your AI capabilities. Gain insights into implementing load balancing strategies and optimizing performance, ensuring your AI solutions operate efficiently and effectively.

Available to stream on YouTube, this course bridges the gap between theoretical concepts and practical execution in the realm of artificial intelligence and computer science.

Programa

  • Introducción a GenAI Nativo en la Nube
  • Visión general de Nativo en la Nube y AI Generativa
    El papel de Kubernetes en la Infraestructura de AI
  • Configuración de una Plataforma GenAI Mínima Viable
  • Instalación y Configuración de Kubernetes
    Despliegue de Servicios Básicos de AI
  • Exploración de Kubernetes para GenAI
  • Conceptos de Kubernetes: Pods, Nodos y Servicios
    Orquestación de Cargas de Trabajo de AI
  • Construcción e Integración de Puertas de Enlace LLM
  • Comprensión de la Arquitectura de LLM (Modelos de Lenguaje Grande)
    Despliegue y Configuración de Puertas de Enlace LLM en Kubernetes
  • Implementación de Bases de Datos Vectoriales
  • Introducción a las Bases de Datos Vectoriales
    Configuración y Uso de Almacenes Vectoriales para Aplicaciones de AI
  • Balanceo de Carga en Plataformas GenAI
  • Técnicas y Herramientas de Balanceo de Carga
    Mejores Prácticas para la Gestión de Tráfico en Servicios de AI
  • Técnicas de Optimización del Rendimiento
  • Monitoreo y Perfilado de Cargas de Trabajo de AI
    Técnicas para Mejorar el Rendimiento de Aplicaciones de AI
  • Funciones Avanzadas y Mejoras
  • Utilización de Capacidades de Autoescalado y Autorreparación
    Mejores Prácticas de Seguridad para Plataformas GenAI
  • Estudios de Caso y Aplicaciones en el Mundo Real
  • Ejemplos de Implementaciones Exitosas de GenAI Nativo en la Nube
    Lecciones Aprendidas y Mejores Prácticas
  • Tendencias Futuras en GenAI Nativo en la Nube
  • Tecnologías Emergentes e Innovaciones
    Preparativos para el Futuro de la Infraestructura de AI
  • Conclusión y Hoja de Ruta Después del Curso
  • Resumen de Aprendizajes Clave
    Recursos para Estudio Adicional e Involucramiento en la Comunidad

Materias

Computer Science