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Corrección Inteligente: Aprende y Mejora al Instante
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Qué es un "Model Runner"
¿Por qué usar Docker para servir modelos ML?
Casos de uso reales en producción
Arquitectura de despliegue moderno de modelos
Tipos de Model Runners: REST, gRPC, batch
Componentes de un contenedor model runner
Comparativa: Flask/FastAPI vs Triton Inference Server
Flujo de trabajo general
Costes, portabilidad y escalabilidad
Primer vistazo a un contenedor servible
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Tipos de Model Runners: REST, gRPC, batch
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Pensado para quienes deben dominar Docker Model Runner en su día a día
Ingenieros MLOps
Integran modelos en producción y aseguran la automatización de procesos ML en empresas.
Científicos de Datos
Optimizar los modelos en contenedores para aplicaciones empresariales eficientes y escalables.
Ingenieros DevOps
Implementan y gestionan infraestructuras cloud para un despliegue continuo de modelos IA.
Desarrolladores Backend
Necesitan empaquetar modelos ML como APIs servibles, alineándose con las demandas del negocio.
Arquitectos Cloud
Diseñan arquitecturas para escalabilidad y rendimiento en modelos IA dentro de entornos empresariales.
Consultores de TI
Asesoran a corporaciones en la integración de ML, mejorando procesos mediante tecnologías modernas.
Aulas Virtuales Personalizadas
Formación en vivo por Zoom con temario, horarios y proyectos adaptados a tu empresa. Accede a las grabaciones y refuerza tu aprendizaje con ejercicios de autoevaluación inmediata.
Explora las respuestas a las preguntas que guían a nuestra comunidad. Aquí encontrarás claridad sobre cómo funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Este curso te enseña cómo empaquetar y desplegar modelos de Machine Learning en entornos de producción con Docker. Aprenderás a crear endpoints servibles, optimizando la eficiencia operativa y mejorando la escalabilidad en el entorno empresarial.
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