MLOps Foundations: Despliegue y Escalado de Pipelines de Machine Learning

Mover un modelo de machine learning de un notebook local a un entorno de producción fiable es uno de los mayores desafíos en la ingeniería de software moderna. Este curso te enseña a cerrar la brecha entre la experimentación de ciencia de datos y la ingeniería operacional robusta. A través de explicaciones escritas claras, paso a paso, y ejercicios prácticos de configuración, desarrollarás las habilidades para construir, desplegar y mantener pipelines de machine learning escalables. Pasarás de escribir scripts de entrenamiento aislados a diseñar sistemas resilientes que prueban, despliegan y monitorizan automáticamente modelos en entornos del mundo real. Lo que aprenderás: - Comprender las diferencias fundamentales entre DevOps tradicional y el ciclo de vida MLOps. - Contenerizar aplicaciones de machine learning usando Docker para un despliegue de entorno consistente. - Configurar pipelines CI/CD automatizados para validar y desplegar actualizaciones de modelos sin problemas. - Monitorizar modelos de producción para degradación del rendimiento, deriva de datos y salud del sistema. - Orquestar cargas de trabajo de ML escalables usando Kubernetes e infraestructura en la nube. - Aplicar conceptos modernos de LLMOps para gestionar y operacionalizar flujos de trabajo de modelos de lenguaje grandes. El currículo te guía sistemáticamente desde el empaquetado de modelos locales hasta la orquestación a escala en la nube. Estudiarás configuraciones prácticas, analizarás patrones de despliegue y escribirás scripts de automatización para garantizar la fiabilidad en el mundo real. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de ML, científicos de datos y desarrolladores de software que son nuevos en los flujos de trabajo operacionales. No se requiere experiencia previa en DevOps, ya que comenzamos con terminología fundamental y conceptos básicos antes de avanzar a arquitecturas de despliegue. Comienza a construir pipelines de machine learning fiables y automatizados hoy mismo.