Deep Learning aplicado: Despliegue de modelos TensorFlow 2.0

🚀 Despliega desde cero un modelo de Deep Learning de alta disponibilidad para Producción usando TensorFlow 2.0 - API REST 🧠💡

¡Bienvenido a tu viaje en el mundo del Despliegue de Modelos de Deep Learning con TensorFlow 2.0!

🚀 Estructura Temática del Curso:

1. ¿Por qué desplegar modelos Deep Learning? 🤔 - Comprende las razones y beneficios detrás de desplegar tus modelos en producción.

2. Despliegue en Desarrollo vs Producción 🛠️ - Aprende las diferencias clave entre estos dos entornos y cómo gestionar cada uno.

3. Servidores de despliegue en la Nube: Google Cloud Platform (GCP) y CentOS 🌩️ - Configura y maneja tus servidores en la nube para un despliegue robusto y escalable.

4. Despliegue de modelos en la nube como Servicio Web REST desde cero (APIs) 🏗️ - Crea y conecta tus modelos con APIs REST para que sean accesibles y consumibles.

5. Gestor de contenedores Docker para despliegues en Producción (Docker Swarm, TensorFlow Serving) 🐍 - Domina el uso de Docker y Docker Swarm para asegurar un despliegue eficiente de tus modelos.

6. Implementación de llamadas al Servicio Web desde cero 🔧 - Aprende a implementar y comunicarte con tu servicio web desde cualquier lenguaje de programación.

7. Consideraciones técnicas para el despliegue de modelos Deep Learning 🤓 - Profundiza en las mejores prácticas y consideraciones técnicas que garantizan la eficacia de tu despliegue.

8. DevOps y MLOps | IAOps | XXOps 🛠️ - Explora las metodologías y herramientas que facilitan el ciclo de vida completo de los modelos de IA.

9. Interoperabilidad de modelos: ONNX 🤖 - Aprende a convertir y utilizar tus modelos de Deep Learning con ONNX para mayor interoperabilidad.

10. Despliegue Customizado vs Plataformas 🔄 - Descubre cómo personalizar tu despliegue o optar por soluciones plataforma a la medida.

🛠️ 100% Práctico:

Este curso se centra en el aprendizaje experiente, con ejercicios prácticos y laboratorios hands-on que te permitirán seguir paso a paso el desarrollo de algoritmos y su implementación. 👩‍💻✨

Herramientas y Ecosistema:

• TensorFlow 2.0 - La librería de referencia para modelos de Deep Learning.
• TensorFlow Serving - Para servir tus modelos en producción de manera eficiente.
• Flask & FastAPI - Frameworks web para crear APIs RESTful y manejar solicitudes de manera sencilla.
• Google Cloud Platform (GCP) - La plataforma en la nube que nos permitirá configurar y ejecutar nuestros despliegues.
• CentOS - El sistema operativo Linux que te brindará estabilidad y seguridad para tus servidores.
• Docker Swarm & TensorFlow Serving - Para el manejo de contenedores y el despliegue eficiente de modelos de Deep Learning.
• Swagger - Para documentar y visualizar tus APIs RESTful.
• Prometheus y Grafana - Herramientas para el monitoreo, alertas y análisis de tus sistemas en producción.

¡Inicia tu camino hacia la implementación eficiente de modelos de Deep Learning con TensorFlow 2.0 y sumérgete en el mundo del Despliegue de IA! 🌟🚀