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Cursos de Data/Cursos de Inteligencia Artificial/Curso Milvus
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Curso de Milvus

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Domina Milvus, el motor de base de datos vectorial líder en el mercado, integrándolo con machine learning y AI para optimizar sistemas de búsqueda y análisis a gran escala. Curso práctico y completo adaptado a las necesidades del sector tecnológico.

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Formación en Milvus bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de Milvus

Desarrolladores, científicos de datos y arquitectos interesados en sistemas de búsqueda vectorial y gestión de datos para aplicaciones de IA.

Objetivos de nuestro curso de Milvus

  • Comprender los fundamentos de Milvus como motor de base de datos vectorial para inteligencia artificial y análisis avanzado.
  • Configurar entornos y arquitecturas para implementar Milvus en sistemas de búsqueda de alta complejidad.
  • Diseñar e implementar bases de datos vectoriales optimizadas para búsquedas rápidas y precisas.
  • Integrar Milvus con herramientas de machine learning y frameworks de IA para aplicaciones avanzadas.
  • Desarrollar y gestionar pipelines de búsqueda vectorial aplicados a casos reales de uso.

Qué vas a aprender en nuestro curso de Milvus

Domina Milvus, el motor de base de datos vectorial líder en el mercado, integrándolo con machine learning y AI para optimizar sistemas de búsqueda y análisis a gran escala. Curso práctico y completo adaptado a las necesidades del sector tecnológico.

Requisitos de nuestro curso de Milvus

  • Experiencia previa: Conocimientos en bases de datos, machine learning y Python.
  • Herramientas necesarias: Docker, Kubernetes, Python 3.8 o superior, y Milvus (versión 2.0 o superior).
  • Requisitos del equipo: 16 GB de RAM, procesador multinúcleo y GPU opcional para tareas intensivas.
  • Permisos o licencias: Acceso a modelos preentrenados y almacenamiento en la nube.

Temario del curso de Milvus

tema 1

Introducción a Milvus

  • Conceptos básicos de bases de datos vectoriales
  • Comparación con bases de datos tradicionales
  • Casos de uso de Milvus en inteligencia artificial
  • Introducción a la arquitectura de Milvus
  • Principales características y beneficios
  • Diferencias entre Milvus 1.x y 2.x
  • Ejercicio práctico: Instalación inicial de Milvus
  • Exploración de la documentación oficial
  • Revisión de casos reales de implementación
  • Visión general del ecosistema de Milvus
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tema 2

Configuración del Entorno de Trabajo

  • Instalación de Milvus en Docker y Kubernetes
  • Configuración de dependencias en Python
  • Introducción a pymilvus para interacciones con Milvus
  • Creación de un entorno virtual con Conda
  • Uso de herramientas adicionales como Jupyter Notebook
  • Configuración de recursos en la nube para Milvus
  • Ejercicio práctico: Implementación de Milvus en un servidor local
  • Gestión de versiones y actualizaciones
  • Configuración básica de almacenamiento
  • Depuración y solución de problemas comunes
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tema 3

Modelado y Gestión de Datos Vectoriales

  • Introducción a los datos vectoriales y embeddings
  • Creación y gestión de colecciones en Milvus
  • Inserción y actualización de vectores
  • Indexación de vectores con algoritmos como IVF y HNSW
  • Ejercicio práctico: Indexación de datos de ejemplo
  • Configuración de parámetros de indexación para optimización
  • Gestión de grandes volúmenes de datos vectoriales
  • Eliminación y limpieza de colecciones
  • Configuración de múltiples índices en una base de datos
  • Comparación de algoritmos de indexación en Milvus
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tema 4

Integración con Frameworks de Machine Learning

  • Introducción a la integración con PyTorch y TensorFlow
  • Generación de embeddings a partir de modelos preentrenados
  • Ejercicio práctico: Uso de BERT para crear embeddings
  • Configuración de pipelines de machine learning con Milvus
  • Integración de modelos de clasificación con bases de datos vectoriales
  • Evaluación de la precisión y recall de búsquedas
  • Implementación de workflows automáticos para análisis de datos
  • Uso de Hugging Face y Milvus en proyectos combinados
  • Mejores prácticas para integración de IA y bases de datos
  • Comparación entre Milvus y otras herramientas como FAISS
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tema 5

Consultas Vectoriales Avanzadas

  • Introducción a consultas vectoriales y sus aplicaciones
  • Configuración de filtros para búsquedas específicas
  • Uso de consultas híbridas con datos estructurados y no estructurados
  • Ejercicio práctico: Creación de consultas con filtros complejos
  • Optimización de parámetros para consultas rápidas
  • Integración con APIs RESTful para búsquedas vectoriales
  • Creación de dashboards para visualización de resultados
  • Solución de problemas en búsquedas de alto volumen
  • Uso de métricas como distancia coseno y Euclídea
  • Análisis de rendimiento de consultas vectoriales
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tema 6

Escalabilidad y Despliegue

  • Arquitecturas distribuidas con Milvus
  • Configuración de clústeres para grandes volúmenes de datos
  • Ejercicio práctico: Configuración de Milvus en Kubernetes
  • Uso de almacenamiento persistente en Milvus
  • Configuración de redundancia para alta disponibilidad
  • Monitorización y métricas del sistema
  • Gestión de recursos y costos en entornos productivos
  • Escalado horizontal vs. vertical en Milvus
  • Integración con sistemas de monitoreo como Prometheus y Grafana
  • Mejores prácticas para despliegues empresariales
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tema 7

Seguridad y Gestión de Accesos

  • Configuración de roles y permisos en Milvus
  • Integración con sistemas de autenticación externos
  • Uso de tokens y claves de acceso para APIs
  • Encriptación de datos en reposo y en tránsito
  • Ejercicio práctico: Configuración de accesos seguros
  • Implementación de políticas de seguridad para datos sensibles
  • Monitorización de accesos y auditoría
  • Integración con herramientas de seguridad empresarial
  • Solución de problemas de seguridad comunes
  • Normativas de seguridad aplicables a sistemas con Milvus
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tema 8

Evaluación y Optimización

  • Métricas clave para evaluar el rendimiento de Milvus
  • Uso de herramientas de benchmarking para bases de datos vectoriales
  • Ejercicio práctico: Evaluación de un caso real
  • Optimización de parámetros de indexación y consulta
  • Identificación de cuellos de botella en sistemas Milvus
  • Herramientas para análisis de rendimiento en tiempo real
  • Comparación de configuraciones de hardware
  • Ajustes iterativos para mejorar la precisión y velocidad
  • Automatización de pruebas de evaluación
  • Documentación de mejoras en sistemas productivos
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tema 9

Proyecto Práctico: Implementación Completa con Milvus

  • Definición de un caso práctico basado en datos vectoriales
  • Configuración inicial de un Document Store en Milvus
  • Implementación de pipelines con machine learning y Milvus
  • Ejercicio práctico: Creación de un sistema de búsqueda vectorial
  • Optimización de resultados para casos específicos
  • Integración con una aplicación web mediante Flask o FastAPI
  • Evaluación del sistema en un entorno realista
  • Presentación de resultados y métricas de rendimiento
  • Documentación y presentación del proyecto
  • Conclusión y pasos futuros para proyectos avanzados con Milvus
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