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Módulo 5: Infraestructura de Entrenamiento

🎯 Objetivos de aprendizaje​

  • Gestionar recursos GPU/TPU de manera efectiva para el entrenamiento de ML
  • Implementar estrategias de entrenamiento distribuido (paralelismo de datos, paralelismo de modelos)
  • Utilizar plataformas de entrenamiento en la nube (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML)

📚 Contenido del módulo​

Capítulo 1: Gestión de GPU/TPU​

Selección de hardware, optimización de memoria GPU, entrenamiento con múltiples GPU, gestión de costos.

Capítulo 2: Entrenamiento distribuido​

Paralelismo de datos, paralelismo de modelos, Horovod, PyTorch DDP, DeepSpeed.

Capítulo 3: Entrenamiento en la nube (AWS, GCP, Azure)​

SageMaker, Vertex AI, Azure ML, instancias spot, estrategias de optimización de costos.

🚀 ¡Comencemos!​

Inicie con Capítulo 1: Gestión de GPU/TPU.