Despliegue y Escalado de Modelos de IA con Cloud Run

Lograr que un modelo de machine learning funcione en tu máquina local es solo el primer paso; el valor real llega cuando lo despliegas para que otros puedan usarlo. Este curso, solo de texto, te guía a través del proceso de tomar modelos de IA entrenados y convertirlos en servicios web escalables y listos para producción usando Cloud Run. Comenzarás con los fundamentos absolutos de la inferencia de IA y la contenerización, estableciendo una base conceptual sólida antes de pasar a estrategias de despliegue prácticas. Al leer explicaciones claras y ejemplos de código estructurados, aprenderás a empaquetar tus modelos, configurar entornos sin servidor y gestionar el tráfico de manera eficiente sin la sobrecarga de gestionar infraestructura compleja. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos centrales de la inferencia de IA y el despliegue basado en contenedores - Contenerizar modelos de machine learning usando configuraciones ligeras de Docker - Desplegar modelos en Cloud Run para crear endpoints de API seguros y accesibles - Configurar el escalado automático, la concurrencia y la optimización de arranques en frío para cargas de trabajo de IA - Implementar observabilidad y registro básicos para monitorizar el rendimiento del modelo en producción - Aplicar prácticas modernas de MLOps para actualizar y versionar tus modelos desplegados. El curso comienza con definiciones esenciales y conceptos básicos de contenedores, luego progresa sistemáticamente a través de la escritura de wrappers de API, la construcción de imágenes de contenedores y el despliegue en la nube. Diseñado específicamente para principiantes, este curso no requiere experiencia previa en despliegue en la nube, aunque una familiaridad básica con Python es útil. Comienza a leer hoy mismo para transformar tus modelos de machine learning locales en APIs en la nube altamente escalables.