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Contenidos 24/7 actualizados. Aprende a tu ritmo, sin horarios fijos ni fechas de caducidad.
Cumple normativa oficial. Registro automático de conexiones y diplomas válidos para bonificación.
Acceso a todas las grabaciones. Repasa conceptos clave o recupera clases cuando lo necesites.
Retos con validación instantánea. Recibe feedback automático de tu ejercicio y mejora al momento.

Una plataforma práctica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
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Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Encuentra todo el temario del curso aquí.
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
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
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Comparativa: Flask/FastAPI vs Triton Inference Server
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Costes, portabilidad y escalabilidad
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ME INTERESAPensado 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.

Sobre
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.
Sí, el curso es totalmente bonificable a través de FUNDAE. Si Imagina gestiona la bonificación, se cobra un 10% adicional del coste del curso más IVA, que también es bonificable según los créditos disponibles en FUNDAE.
El curso se imparte en Aula Virtual Personalizada, utilizando la plataforma Zoom. Esto permite a los equipos empresariales acceder a la formación desde cualquier ubicación, con grabaciones de las sesiones para revisar el contenido a su ritmo.
Desarrollarás habilidades en model serving y MLOps, incluyendo la creación de contenedores Docker, gestión de dependencias, y monitorización de rendimiento. Estas habilidades son clave para optimizar y escalar la implementación de modelos AI en tu organización.
Puedes inscribirte completando los formularios disponibles en nuestra página web. Asegúrate de proporcionar toda la información necesaria para facilitar la inscripción y activar la bonificación si es aplicable.
¿Tienes dudas?Estamos aquí para ayudarte
Domina Bacula para crear una infraestructura de backup robusta, escalable y segura en entornos empresariales Linux y Windows.
Aprende a gestionar y escalar cargas de trabajo distribuidas con Apache Mesos en entornos empresariales modernos.
Aprende a desplegar y administrar CephFS, el sistema de archivos distribuido de Ceph, ideal para entornos de alta disponibilidad, rendimiento y escalabilidad.
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