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AvanzadocourseAcceso por bootcamp
CI/CD for AI Systems Guide
64
Lecciones
8
Módulos
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Acceso por bootcamp
Lo que aprenderás
✓Configurar GitHub Actions workflows para proyectos AI desde cero
✓Automatizar ejecución de pytest con matrix testing y caching de dependencias
✓Implementar checks CI específicos para AI: prompt regression testing y cost estimation
✓Manejar secrets y variables de entorno de forma segura en pipelines
✓Construir y publicar imágenes Docker automáticamente con layer caching
✓Crear deployment pipelines con staging, approval gates y producción
✓Implementar estrategias de rollback para deployments fallidos
✓Construir pipelines production-grade con notifications y monitoring
¿Para quién es?
- •AI Engineers que deployean manualmente y quieren automatizar su pipeline de entrega
- •Equipos que necesitan testing y deployment consistente y automatizado para aplicaciones AI
- •Developers que tienen containers Docker listos y necesitan CI/CD para automatizar el flujo
- •Tech leads estableciendo prácticas DevOps para equipos de AI
- •Cualquier persona en el AI Engineering Path lista para automatizar su workflow de producción
Requisitos
- •Git & GitHub fluido (Guía #4)
- •Docker fundamentals: Dockerfiles, Docker Compose (Guía #15)
- •Testing basics: pytest, unit tests (Guía #13)
- •Python intermedio
- •No se requiere experiencia previa con CI/CD
Contenido del curso
1Módulo 1: Introducción a CI/CD y GitHub Actions — Guía para el Creador8 lecciones
2Módulo 2: Testing Automatizado en CI — Guía para el Creador8 lecciones
3Módulo 3: AI-Specific CI Checks — Guía para el Creador8 lecciones
4Módulo 4: Secrets y Environment Management — Guía para el Creador8 lecciones
5Módulo 5: Docker en CI/CD — Guía para el Creador8 lecciones
6Módulo 6: Deployment Pipelines — Guía para el Creador8 lecciones
7Módulo 7: Monitoring, Notifications y Advanced Patterns — Guía para el Creador8 lecciones
8Módulo 8: Proyecto Integrador — Production AI Pipeline — Guía para el Creador8 lecciones
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