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Calendario
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Acerca del curso
El curso Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267) proporciona a los conocimientos fundamentales sobre el uso de Red Hat OpenShift para desarrollar e implementar aplicaciones de inteligencia artificial/machine learning. Además, ayuda a los estudiantes a desarrollar habilidades básicas en el uso de Red Hat OpenShift AI para entrenar, desarrollar e implementar modelos de machine learning a través de la experiencia práctica.
El curso se basa en Red Hat OpenShift® 4.14 y Red Hat OpenShift AI 2.8.
Preparación para el examen Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI (EX267).
- Analistas de datos y especialistas de la inteligencia artificial que deseen utilizar Red Hat OpenShift AI para diseñar y entrenar modelos de machine learning.
- Desarrolladores que deseen diseñar e integrar aplicaciones habilitadas para la inteligencia artificial y el machine learning.
- Ingenieros de MLOps responsables de instalar, configurar, implementar y supervisar las aplicaciones de inteligencia artificial/machine learning en Red Hat OpenShift AI.
- Introducción a Red Hat OpenShift AI
- Proyectos de análisis de datos
- Jupyter Notebooks
- Instalación de Red Hat OpenShift AI
- Gestión de usuarios y recursos
- Imágenes de notebooks personalizados
- Introducción al machine learning
- Entrenamiento de modelos
- Mejora del entrenamiento de modelos con RHOAI
- Introducción a la distribución de modelos
- Distribución de modelos en Red Hat OpenShift AI
- Servidores de modelos personalizados
- Introducción a la automatización de los flujos de trabajo
- Elyra Pipelines
- KubeFlow Pipelines
- Tener experiencia en Git.
- Tener experiencia en el desarrollo de Python o haber realizado el curso Python Programming with Red Hat (AD141)
- Tener experiencia en Red Hat OpenShift o haber realizado el curso Red Hat OpenShift Developer II: Building and Deploying Cloud-native Applications (DO288).
- Es recomendable tener experiencia básica en los campos de la inteligencia artificial, el análisis de datos y el machine learning.
Introducción a Red Hat OpenShift AI
Identificar las funciones principales de Red Hat OpenShift AI y describir la arquitectura y los elementos de Red Hat AI.
Proyectos de análisis de datos
Organizar el código y la configuración mediante el uso de proyectos de análisis de datos, entornos de trabajo y conexiones de datos.
Jupyter Notebooks
Usar Jupyter Notebooks para ejecutar y probar el código de forma interactiva.
Instalación de Red Hat OpenShift AI
Instalar Red Hat OpenShift AI con la consola web y la CLI, y gestionar sus elementos.
Gestión de usuarios y recursos
Administrar los usuarios de Red Hat OpenShift AI y asignar los recursos destinados a los entornos de trabajo.
Imágenes de notebooks personalizados
Crear imágenes de los notebooks personalizados e importar uno a través del panel de Red Hat OpenShift AI.
Introducción al machine learning
Describir los conceptos básicos del machine learning, sus diferentes tipos y sus flujos de trabajo.
Entrenamiento de modelos
Entrenar modelos mediante el uso de entornos de trabajo predeterminados y personalizados.
Mejora del entrenamiento de modelos con RHOAI
Usar Red Hat OpenShift AI (RHOAI) para aplicar las prácticas recomendadas del machine learning y el análisis de datos.
Introducción a la distribución de modelos
Describir los conceptos y los elementos que se necesitan para exportar, compartir y ofrecer modelos de machine learning entrenados.
Distribución de modelos en Red Hat OpenShift AI
Ofrecer modelos de machine learning entrenados con OpenShift AI.
Servidores de modelos personalizados
Implementar y ofrecer modelos de machine learning usando tiempos de ejecución personalizados para la distribución de los modelos.
Introducción a la automatización de los flujos de trabajo
Crear, ejecutar y gestionar los canales de análisis de datos, y resolver sus problemas.
Elyra Pipelines
Crear un canal de análisis de datos con Elyra.
KubeFlow Pipelines
Crear un canal de análisis de datos con KubeFlow SDK.
Documentación oficial para el curso Developing and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI (AI267).
- Formador certificado por Red Hat.
- Más de 5 años de experiencia profesional.
- Más de 4 años de experiencia docente.
- Profesional activo en empresas del sector IT.
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Acerca del curso
En este curso los operadores de plataformas aprenderán a preparar clústeres gestionados utilizando Red Hat OpenShift Service on AWS (ROSA) y a realizar personalizaciones básicas del día 2 en ellos para integrar a los desarrolladores de aplicaciones y las aplicaciones.
- Administradores de sistemas, operadores de plataformas e ing.enieros de nube.
- Desarrolladores de aplicaciones empresariales y de la nube
- Especialistas en infraestructura de aplicaciones y desarrollo, como ingenieros de confiabilidad del sitio e ingenieros de DevOps.
- Introducción a OpenShift gestionado.
- Identificar los requisitos previos para crear e implementar un clúster de ROSA.
- Acceder a un clúster de ROSA como administrador y usuario desarrollador de autoservicio.
- Conectar un clúster de ROSA a Red Hat Services.
- Configurar clases de almacenamiento adicionales y el reenvío de registros a AWS CloudWatch.
- Crear conjuntos exclusivos de nodos y configurar el ajuste automático de los nodos.
- Tener conocimientos sobre Amazon Web Services (AWS), lo cual incluye el funcionamiento y la gestión de los recursos informáticos, de almacenamiento y de red de AWS.
- Es recomendable que aquellos estudiantes que no estén familiarizados con Red Hat OpenShift realicen los siguientes cursos para adquirir las habilidades fundamentales de gestión de clústeres de dicha plataforma:
- Es recomendable que los estudiantes con experiencia previa en la gestión de clústeres de Kubernetes realicen los cursos Red Hat OpenShift I: Containers & Kubernetes (DO180) y Red Hat OpenShift Administration II: Operating a Production Kubernetes Cluster (DO280) previamente, o bien que adquieran las habilidades básicas para operar clústeres de Red Hat OpenShift utilizando los siguientes recursos gratuitos de Red Hat:
- Red Hat Developer Sandbox for OpenShift
- OpenShift and Kubernetes learning de Red Hat Developer
- Containers, Kubernetes and Red Hat OpenShift Technical Overview (DO080)
Preparación de un clúster de Red Hat OpenShift Service on AWS (ROSA)
Crear un clúster de Red Hat OpenShift Service on AWS (ROSA) al que se pueda acceder a través de Internet.
Introducción a los clústeres de OpenShift gestionados
Describir la relación entre el equipo del cliente y el equipo de SRE de los proveedores de nube para administrar los clústeres de OpenShift gestionados.
Requisitos previos para crear un clúster de ROSA
Preparar una cuenta de AWS y una estación de trabajo de gestión para crear un clúster de ROSA.
Creación de un clúster de ROSA
Crear un clúster de ROSA al que se pueda acceder a través de Internet utilizando la CLI.
Acceso a un clúster de ROSA como administrador
Crear usuarios y contraseñas de administrador de clústeres de OpenShift para acceder a un clúster gestionado utilizando la CLI de OpenShift, la consola web de OpenShift y la CLI de Kubernetes.
Configuración de un clúster de Red Hat OpenShift Service on AWS (ROSA)
Configurar un clúster de Red Hat OpenShift Service on AWS (ROSA) para utilizarlo en la etapa de desarrollo.
Configuración del acceso de autoservicio a un clúster de ROSA para desarrolladores
Configurar un proveedor de identidad que permita que los desarrolladores accedan a un clúster gestionado y a proyectos de autoservicio para implementar aplicaciones sin privilegios.
Conexión de un clúster de ROSA a Red Hat Services
Conectar un clúster gestionado a los servicios de nube de Red Hat y detalle los beneficios.
Configuración de clases de almacenamiento adicionales
Conectar las aplicaciones a los tipos de volumen de EBS que se ajusten a sus requisitos de costo y rendimiento.
Creación de conjuntos exclusivos de nodos
Agregar grupos de nodos para ejecutar aplicaciones con diferentes tipos de instancias de EC2.
Configuración del ajuste automático de los nodos
Adaptar un conjunto de nodos de forma automática según la carga de la aplicación.
Configuración del reenvío de registros
Reenviar los registros del clúster y del pod a AWS CloudWatch.
Documentación oficial para el curso Introduction to Red Hat OpenShift Service on AWS (ROSA) (DO120).
- Formador certificado por Red Hat.
- Más de 5 años de experiencia profesional.
- Más de 4 años de experiencia docente.
- Profesional activo en empresas del sector IT.