Guatemala - Europlaza

5a Avenida 5-55 Zona 14, Ciudad de Guatemala, Guatemala, 1014

El Centro Europlaza Guatemala se encuentra en el segundo piso de una de las cuatro modernas torres de 19 pisos que conforman el Europlaza World Business Complex. El Centro Europlaza Guatemala es conveniente para las conexiones de transporte público, incluido el sistema de autobuses nuevos Transmetro introducido para mejorar la circulación, y el centro de la ciudad está a sólo 10 minutos.

Guatemala - Torre Citibank

3a avenida 13-78, zona 10 , Ciudad de Guatemala, Guatemala, 01010

Disfrute de un acceso fácil al Torre Citibank mediante transporte público o en automóvil, con estacionamiento disponible en el lugar. Además, disfrute de un viaje sin problemas al extranjero con el aeropuerto a solo 15 minutos en coche del edificio.

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MLflow

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DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment

 14 Horas
Este curso de formación en vivo dirigido por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado con experiencia intermedia a avanzada que desean mejorar DeepSeek el rendimiento del modelo, minimizar la latencia y implementar soluciones de IA de manera eficiente utilizando prácticas modernas MLOps. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Optimizar DeepSeek modelos para eficiencia, precisión y escalabilidad.
  • Implementar buenas prácticas para MLOps y versionado de modelos.
  • Desplegar DeepSeek modelos en infraestructuras en la nube y locales.
  • Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.
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Kubeflow

 35 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube mediante AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
  • Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
  • Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
  • Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
  • Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.
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Kubeflow Fundamentals

 28 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube.
  • Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
  • Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
  • Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
  • Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.
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Kubeflow on AWS

 28 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en un servidor de AWS EC2. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en AWS.
  • Utilice EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes en AWS.
  • Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
  • Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
  • Aproveche otros servicios administrados de AWS para ampliar una aplicación de ML.
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Kubeflow on Azure

 28 Horas
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en la nube de Azure. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en Azure.
    • Use Azure Kubernetes
  • Service (AKS) para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes en Azure.
  • Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
  • Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
  • Aproveche otros servicios administrados de AWS para ampliar una aplicación de ML.
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MLflow

 21 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean ir más allá de la creación de modelos de ML y optimizar el proceso de creación, seguimiento e implementación de modelos de ML. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure MLflow y las bibliotecas y marcos de ML relacionados.
  • Apreciar la importancia de la trazabilidad, la reproducibilidad y la capacidad de implementación de un modelo de ML
  • Implemente modelos de ML en diferentes nubes públicas, plataformas o servidores locales.
  • Escale el proceso de implementación de ML para dar cabida a varios usuarios que colaboran en un proyecto.
  • Configure un registro central para experimentar, reproducir e implementar modelos de ML.
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MLOps: CI/CD for Machine Learning

 35 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean evaluar los enfoques y herramientas disponibles hoy en día para tomar una decisión inteligente sobre el camino a seguir en la adopción MLOps dentro de su organización. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure varios MLOps marcos y herramientas.
  • Reúna el tipo correcto de equipo con las habilidades adecuadas para construir y apoyar un sistema MLOps.
  • Prepare, valide y versione los datos para su uso por parte de los modelos de ML.
  • Comprenda los componentes de una canalización de ML y las herramientas necesarias para crear una.
  • Experimente con diferentes marcos y servidores de aprendizaje automático para implementarlos en producción.
  • Ponga en funcionamiento todo el proceso Machine Learning para que sea reproducible y mantenible.
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MLOps for Azure Machine Learning

 14 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático que desean usar Azure Machine Learning y Azure DevOps para facilitar MLOps prácticas. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Cree flujos de trabajo reproducibles y modelos de aprendizaje automático.
  • Administre el ciclo de vida del aprendizaje automático.
  • Realice un seguimiento y genere informes sobre el historial de versiones del modelo, los activos y mucho más.
  • Implemente modelos de aprendizaje automático listos para producción en cualquier lugar.
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Última Actualización:

Testimonios (2)

the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose

Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL

Curso - MLflow

I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.

Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM

Curso - Kubeflow

Próximos cursos

Kubeflow on Azure

2025-05-12 09:30
28 Horas
Guatemala - Europlaza
7487 USD (En línea)
8007 USD (Nuestras oficinas)

Kubeflow Fundamentals

2025-05-26 09:30
28 Horas
Guatemala - Torre Citibank
7487 USD (En línea)
8327 USD (Nuestras oficinas)

Kubeflow

2025-06-09 09:30
35 Horas
Guatemala - Europlaza
9187 USD (En línea)
9837 USD (Nuestras oficinas)

MLOps for Azure Machine Learning

2025-06-23 09:30
14 Horas
Guatemala - Torre Citibank
3937 USD (En línea)
4357 USD (Nuestras oficinas)

MLflow

2025-07-07 09:30
21 Horas
Guatemala - Europlaza
5687 USD (En línea)
6077 USD (Nuestras oficinas)

Kubeflow on AWS

2025-07-21 09:30
28 Horas
Guatemala - Torre Citibank
7487 USD (En línea)
8327 USD (Nuestras oficinas)

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MLOps Consultoría
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