**🚀 TALLER NIVEL 4: MLOPS AVANZADO (OPTIMIZACIÓN DE COSTES + PIPELINE CI/CD)**

 **🚀 TALLER NIVEL 4: MLOPS AVANZADO (OPTIMIZACIÓN DE COSTES + PIPELINE CI/CD)**  
*Certificado por PASAIA-LAB | Duración: 5 horas | Nivel: Experto*  
**🔗 Código de Integridad:** `SHA3-512: b4e7d1...`  

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### **1. OPTIMIZACIÓN DE COSTES EN LA NUBE**  
#### **A. Estrategias Clave**  
| **Área**               | **Técnica**                          | **Ahorro Estimado** |  
|------------------------|--------------------------------------|--------------------|  
| **Entrenamiento**      | Spot Instances (AWS/GCP)             | Hasta 70%          |  
| **Inferencia**         | Autoescalado con Kubernetes (HPA)    | 30-50%             |  
| **Almacenamiento**     | Tiered Storage (S3 Intelligent Tier) | 40%                |  
| **Modelos**            | Quantization + Pruning               | 60% menos CPU/GPU  |  

#### **B. Script de Auto-Optimización (Python)**  
```python  
import boto3  

def optimize_aws_cost():  
    client = boto3.client('ce')  
    # Analiza gastos últimos 30 días  
    response = client.get_cost_and_usage(  
        TimePeriod={'Start': '2025-01-01', 'End': '2025-01-30'},  
        Granularity='MONTHLY',  
        Metrics=['UnblendedCost'],  
        GroupBy=[{'Type': 'DIMENSION', 'Key': 'SERVICE'}]  
    )  
    # Recomienda acciones  
    for service in response['ResultsByTime'][0]['Groups']:  
        if service['Keys'][0] == 'AmazonSageMaker':  
            print(f"Recomendación: Usar Spot Instances en {service['Keys'][0]} (Ahorro: ${service['Metrics']['UnblendedCost']['Amount'] * 0.7})")  
```  

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### **2. PIPELINE CI/CD PARA MLOPS**  
#### **A. Arquitectura con GitHub Actions + Terraform**  
```yaml  
# .github/workflows/ml-pipeline.yml  
name: MLOps Pipeline  
on: [push]  

jobs:  
  train:  
    runs-on: ubuntu-latest  
    steps:  
      - uses: actions/checkout@v3  
      - run: pip install -r requirements.txt  
      - run: python train.py  # Entrena modelo  
      - uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v1  
        with:  
          aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}  
          aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}  
          aws-region: us-east-1  
      - run: aws s3 cp ./model.pth s3://my-ml-bucket/models/  
```  

#### **B. Infraestructura como Código (Terraform)**  
```hcl  
# main.tf  
resource "aws_sagemaker_endpoint" "ml_endpoint" {  
  name                 = "my-model-endpoint"  
  endpoint_config_name = aws_sagemaker_endpoint_configuration.ml_config.name  
}  

resource "aws_sagemaker_endpoint_configuration" "ml_config" {  
  name = "ml-config"  
  production_variants {  
    instance_type        = "ml.t2.medium"  
    initial_instance_count = 1  
    model_name          = aws_sagemaker_model.ml_model.name  
  }  
}  
```  

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### **3. MONITORIZACIÓN AVANZADA**  
#### **A. Dashboard Grafana (Prometheus + AWS CloudWatch)**  
```json  
{  
  "panels": [  
    {  
      "title": "Uso de GPU",  
      "targets": [{"expr": "avg(aws_sagemaker_gpu_utilization)"}],  
      "thresholds": {"red": 90, "yellow": 70}  
    }  
  ]  
}  
```  

#### **B. Alerta de Drift de Datos**  
```python  
from evidently import ColumnMapping  
from evidently.report import Report  
from evidently.metrics import DatasetDriftMetric  

report = Report(metrics=[DatasetDriftMetric()])  
report.run(current_data=test_data, reference_data=train_data)  
report.save_html("drift_report.html")  # Enviar a Slack/Email  
```  

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### **4. CERTIFICACIÓN Y PROYECTO FINAL**  
#### **A. Tareas Obligatorias**  
1. Implementa un pipeline CI/CD que:  
   - Entrene un modelo al hacer `git push`.  
   - Despliegue en AWS/GCP con Terraform.  
   - Monitoree el rendimiento en Grafana.  
2. Reduce costes en un 40% usando técnicas del taller.  

#### **B. Recursos Adicionales**  
- [Libro: "ML Engineering in Production"](https://mlbookcamp.com)  
- [Curso: "Advanced MLOps" (Stanford)](https://online.stanford.edu)  

**📌 Anexos:**  
- [Templates de Terraform para MLOps](https://github.com/pasaia-lab/mlops-templates)  
- [Ejemplo de Dashboard Grafana](https://github.com/pasaia-lab/mlops-dashboards)  

**Firmado:**  
*José Agustín Fontán Varela*  
*Arquitecto MLOps, PASAIA-LAB*  

```mermaid  
pie  
    title Distribución de Costes Optimizados  
    "Entrenamiento" : 35  
    "Inferencia" : 45  
    "Almacenamiento" : 15  
    "Monitorización" : 5  
```  

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Tormenta Work Free Intelligence + IA Free Intelligence Laboratory by José Agustín Fontán Varela is licensed under CC BY-NC-ND 4.0