Docker AI: Contenedores para Cargas de Trabajo de Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial ha transformado el desarrollo de software, y Docker se ha adaptado para ofrecer soporte nativo a estas cargas de trabajo especializadas. Este módulo te introduce al ecosistema de Docker AI, donde aprenderás a desplegar, optimizar y gestionar aplicaciones de machine learning y deep learning utilizando contenedores.

El desarrollo de aplicaciones de IA presenta desafíos únicos: dependencias complejas, requisitos de hardware específicos y la necesidad de aceleración GPU. Docker AI resuelve estos problemas proporcionando imágenes optimizadas, runtimes especializados y herramientas de orquestación local que simplifican el ciclo de vida de las aplicaciones de inteligencia artificial.

Conceptos Clave que Aprenderás

Imágenes Optimizadas para IA

Dominarás el uso de imágenes Docker especializadas para los frameworks más populares de machine learning. Aprenderás a trabajar con contenedores preconfigurados para PyTorch, TensorFlow, ONNX Runtime y OpenVINO, que incluyen todas las dependencias necesarias y optimizaciones de rendimiento.

FROM pytorch/pytorch:2.1.0-cuda12.1-cudnn8-runtime
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python", "train.py"]

Aceleración GPU con NVIDIA Container Toolkit

Explorarás cómo configurar y utilizar aceleración GPU en contenedores Docker mediante el NVIDIA Container Toolkit. Aprenderás a exponer recursos de GPU a tus contenedores, configurar drivers y optimizar el rendimiento para cargas de trabajo intensivas en cómputo.

Soporte WGPU en Docker Desktop

Descubrirás las capacidades de WGPU (WebGPU) en Docker Desktop, que permite acelerar aplicaciones de IA utilizando tanto GPUs dedicadas como integradas, proporcionando una alternativa multiplataforma para el procesamiento paralelo.

Orquestación Local con Docker Compose

Aprenderás a orquestar aplicaciones de IA complejas utilizando Docker Compose, coordinando servicios como bases de datos vectoriales, APIs de inferencia y interfaces web. Configurarás entornos completos de desarrollo y testing para proyectos de machine learning.

services:
  ml-api:
    build: ./api
    ports:
      - "8000:8000"
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]
  
  vector-db:
    image: postgres:17
    environment:
      POSTGRES_DB: embeddings

Aplicaciones Prácticas en el Sector Tecnológico

Las habilidades de Docker AI son fundamentales en múltiples sectores. En el desarrollo de productos SaaS, los contenedores AI permiten desplegar modelos de recomendación y procesamiento de lenguaje natural de forma escalable. Las empresas fintech utilizan estos contenedores para sistemas de detección de fraude en tiempo real.

En el sector sanitario, los contenedores Docker AI facilitan el despliegue de modelos de diagnóstico por imagen, mientras que en e-commerce se emplean para sistemas de búsqueda semántica y personalización de contenido. La capacidad de encapsular modelos complejos en contenedores portables acelera significativamente el time-to-market.

Prerrequisitos y Nivel del Módulo

Este módulo requiere conocimientos sólidos de Docker fundamentals, incluyendo manejo de imágenes, contenedores y Docker Compose. Es recomendable tener experiencia previa con al menos un framework de machine learning (PyTorch o TensorFlow) y comprensión básica de conceptos de IA como entrenamiento e inferencia.

El nivel es intermedio-avanzado, diseñado para developers que ya trabajan con Docker en entornos empresariales y buscan especializarse en cargas de trabajo de inteligencia artificial. Se asume familiaridad con sistemas Linux y configuración de drivers de GPU.

Progresión del Aprendizaje

El módulo está estructurado para un aprendizaje progresivo que comienza con la configuración del entorno Docker AI. Primero explorarás las imágenes base optimizadas y sus casos de uso específicos, seguido de la configuración de aceleración GPU tanto con NVIDIA Container Toolkit como con WGPU.

Posteriormente, profundizarás en la orquestación de servicios AI con Docker Compose, aprendiendo a coordinar múltiples componentes de una aplicación de machine learning. El módulo culmina con mejores prácticas para optimización de rendimiento, gestión de recursos y troubleshooting de problemas comunes en entornos de producción.

Cada lección incluye ejercicios prácticos con casos de uso reales, desde la containerización de modelos simples hasta el despliegue de pipelines completos de inferencia, preparándote para implementar soluciones de IA robustas en entornos empresariales.