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Curso de MLOps: Transición para Ingenieros DevOps

Nota: Este curso ha sido traducido del inglés al español con la ayuda de inteligencia artificial para facilitar el acceso a una audiencia hispanohablante.

Descripción del Curso

Este bootcamp práctico está diseñado para ayudar a ingenieros DevOps y profesionales de infraestructura a realizar la transición hacia el creciente campo de MLOps. Con la rápida integración de la IA y el aprendizaje automático en las aplicaciones modernas, MLOps se ha convertido en el puente esencial entre los modelos de machine learning y los sistemas de producción.

Aprendizaje Práctico

En este curso, se trabajará en un caso de uso del mundo real — la predicción de precios de viviendas — y se llevará desde el procesamiento de datos hasta el despliegue en producción sobre Kubernetes. Las etapas del aprendizaje incluyen:

• Configuración del entorno con Docker y MLFlow para el seguimiento de experimentos.
• Comprensión del ciclo de vida del machine learning.
• Experiencia práctica en ingeniería de datos, ingeniería de características y experimentación de modelos utilizando notebooks de Jupyter.

Despliegue de Modelos

Posteriormente, se empaquetará el modelo con FastAPI y se desplegará junto a una interfaz de usuario basada en Streamlit. Las actividades incluyen:

• Escritura de workflows de GitHub Actions para automatizar el pipeline de ML para CI.
• Publicación de contenedores de modelos en DockerHub.

Infraestructura Escalable

En etapas posteriores, se construirá una infraestructura de inferencia escalable utilizando Kubernetes. Las tareas abarcarán:

• Exposición de servicios y conexión entre interfaces frontend y backend mediante descubrimiento de servicios.
• Exploración de la implementación de modelos a nivel de producción con Seldon Core.
• Monitoreo de despliegues con paneles de Prometheus y Grafana.

Entrega Continua

Finalmente, se explorará la entrega continua basada en GitOps utilizando ArgoCD para gestionar y desplegar cambios en el clúster de Kubernetes de forma limpia y automatizada.

Resultados del Curso

Al finalizar este curso, se estará equipado con el conocimiento y la experiencia práctica para operar y automatizar flujos de trabajo de machine learning utilizando prácticas de DevOps, preparándose para roles profesionales en MLOps e Ingeniería de Plataformas de IA.