Bootcamp MLOps: CI/CD para Modelos

Del Dato al Despliegue — Aprende MLOps Construyendo un Proyecto Real de Machine Learning con MLflow, Docker y Kubernetes

Description

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

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.

En este curso, trabajarás en un caso de uso del mundo real — predicción de precios de viviendas — y lo llevarás desde el procesamiento de datos hasta el despliegue en producción sobre Kubernetes. Comenzarás configurando tu entorno con Docker y MLFlow para el seguimiento de experimentos. Comprenderás el ciclo de vida del machine learning y obtendrás experiencia práctica en ingeniería de datos, ingeniería de características y experimentación de modelos utilizando notebooks de Jupyter.

Luego, empaquetarás el modelo con FastAPI y lo desplegarás junto a una interfaz de usuario basada en Streamlit. Escribirás workflows de GitHub Actions para automatizar tu pipeline de ML para CI y utilizarás DockerHub para publicar tus contenedores de modelos.

En etapas posteriores, construirás una infraestructura de inferencia escalable utilizando Kubernetes, expondrás servicios y conectarás interfaces frontend y backend mediante descubrimiento de servicios. Explorarás la implementación de modelos a nivel de producción con Seldon Core y supervisarás tus despliegues con paneles de Prometheus y Grafana.

Finalmente, explorarás la entrega continua basada en GitOps usando ArgoCD para gestionar y desplegar cambios en tu clúster de Kubernetes de forma limpia y automatizada.

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

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