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Desplegar Aplicaciones en GCP: Reglas de Firewall y Networking - Español

Aprende a crear reglas de firewall y configurar redes en Google Cloud Platform para proteger y acceder a tus servicios desplegados.

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MLOps: Databricks MLFlow and Optuna Hyper-parameter Tuning

Optimize XGBoost models using Databricks, MLflow, and Optuna for efficient hyperparameter tuning and improved machine learning workflows.

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MLOps: Databricks MLFlow y Optuna para Ajuste de Hiperparámetros - Español

Optimiza modelos de machine learning con Databricks, MLflow y Optuna. Aprende técnicas de ajuste de hiperparámetros usando XGBoost en un entorno práctico.

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Deploy Applications in GCP: Build Docker and Serve Application with StreamLit

Aprende a desplegar aplicaciones en GCP: clona repositorios, instala Docker, crea imágenes y sirve aplicaciones con StreamLit.

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Desplegar Aplicaciones en GCP - Creación de Docker y Ejecución con StreamLit

Aprende a desplegar aplicaciones en GCP: clona repositorios, instala Docker, crea imágenes, ejecuta contenedores y realiza pruebas con StreamLit para una implementación eficiente.

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MLOps: Databricks and MLFlow Hyper-parameter Tuning for XGBoost Models

Optimize machine learning models using Databricks and MLflow for hyperparameter tuning with XGBoost and HyperOpt.

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MLOps MLFlow: Databricks y MLFlow Hyper-Parameter Tuning en Español

Optimiza modelos de machine learning con Databricks y MLflow, utilizando Hyperopt y XGBoost para ajuste de hiperparámetros.

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MLOps MLFlow: Mlflow Projects - Databricks and MLFlow Pipelines

Aprende a crear pipelines de ejecución con MLflow Projects, utilizando Databricks como repositorio de artefactos y servidor de seguimiento para registrar toda la actividad.

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MLOps MLFlow: Building Pipelines with MLflow Projects

Build MLflow project pipelines for efficient machine learning workflows. Learn to create and execute data science pipelines using MLflow Projects.

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MLOps MLFlow: Creating Pipelines with MLflow Projects - Part 1 (Español)

Aprende a crear pipelines de ejecución con MLflow Projects para optimizar tus flujos de trabajo en ciencia de datos y aprendizaje automático.

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Crear Synthetic Data con Langchain, OpenAI y Faker - Español

Genera datos sintéticos utilizando Langchain, OpenAI y Faker para proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático en español.

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Serving LLMs with MLflow - Phi-3-mini-4k-instruct Model

Aprende a crear, guardar y cargar modelos LLM con MLflow, utilizando Phi-3-mini-4k-instruct para inferencia local en tu computadora.

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MLOps MLFlow: Serving LLMs with MLflow - Phi-3-mini-4k-instruct Local Deployment in Spanish

Aprende a crear y servir modelos LLM con MLflow, utilizando Phi-3-mini-4k-instruct en local. Explora la serialización, el seguimiento y la inferencia en español.

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VertexAI Embeddings with Pinecone and LangChain - Building a Retrieval Component

Aprenda a implementar un componente de recuperación utilizando VertexAI Embeddings, Pinecone y Langchain para aplicaciones de aprendizaje automático y ciencia de datos.

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Docker Basics: Creating and Running Your First Dockerfile and Docker Image

Aprende a crear un Dockerfile, generar una imagen Docker y ejecutarla en este tutorial práctico sobre los fundamentos de Docker.

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