Pablo Ezequiel Inchausti
Software Engineer at BBVA | Docente en UADE | AWS Community Builder
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Buenos Aires, Argentina
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Software Engineer at BBVA and my IT career was associated with the financial industry. I participated in several projects that involved Mobile Banking, Home Banking and incorporation of DevOps practices. I also work as a Professor in Computer Engineering at UADE and I actively participate in the AWS community with the AWS Community Builder program. I am passionate about technology and I really enjoy when I the opportunity to share something new that I am learning.
Software Engineer en BBVA con una carrera en IT asociada a la industria financiera. Participé de varios proyectos que involucraron Bancas Móviles, Home Banking e incorporación de prácticas DevOps. Me desempeño también como Docente en Ingeniería en Informática en UADE y participo activametne en la comunidad AWS por medio del programa AWS Community Builder. Me apasiona la tecnología y realmente disfruto cuando puedo compartir algo nuevo que estoy aprendiendo.
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Training AWS Deep Racer on Spot Instances
AWS Deep Racer es una de plataforma de competición de vehículos autónomos conducidos por modelos de Modelos de Machine Learning que fueron entrenados siguiendo los principios del Aprendizaje por Refuerzo.
Las competencias de AWS Deep Racer son de escala mundial y la ofrece en la consola de AWS una plataforma para crear de forma muy sencilla a nuestros primeros modelos con las primeras primeras 10 horas de entrenamiento grais.
Pero, pero después de eso los costos empiezan a multiplicarse y es necesario explorar otras alternativas de entrenamiento si se aspira a competir en la Liga Profesional.
En esta charla se muestra cómo se puede utilizar el software "Deep Racer For Cloud (DRFC)" construido por la comunidad para entrenar modelos en Instancias SPOT, incluso provistas con GPU y varios nucleos, para tener un entorno de entrenamiento económicamente sustentable.
La plataforma DRFC está basada en múltiples contenedores docker que ofracen diversas funcionalidades además del entenamiento. Como ser, contenedores especializados en analítica de los logs, en configuración de diferentes pistas, en analítica de logs. Etc.
El proceso de instalación y configuración de DRFC en SPOT puede resultar complejo y el objetivo de la charla es mostrar cómo es posible crear un entorno sustentable económicamente para poder competir con las mismas oportunidades que los mejores del mundo en esta disciplica de entrenamiento de Vehículos Autónomos potenciado con Machine Learning.
AWS Essentials: Building a Highly Available Web App
En este taller se mostrara cómo desplegar en alta disponibilidad a un sitio web en AWS, compuesto por un frontend, un backend y un medio de persistencia. Entre los distintos servicios involucrados están Load Balancers, Instancias EC2, Auto Scaling Group, Route 53, Base de Datos RDS, VPC con redes publicas y privadas, cloud front y S3, entre otros. También se utilizará la calculadora de costos de AWS para ver los aspectos financieros, aunque el ejercicio se realizará dentro de la capa gratuita.
Racing with AWS DeepRacer Student
La plataforma "AWS DeepRacer" permite aprender sobre Machine Learning y Reinforcement Learning mientras se compite por recorrer un circuito en el menor tiempo posible. La liga "Student", en particular, permite competir en circuitos con fines educativos, y sin riesgos de generar costos de infraestructura. En este workshop se explorará el entorno, se discutirá sobre el entrenamiento de los modelos y las herramientas disponibles para la analítica de los logs de la carrera. Como parte del cierre se propone una competencia virtual dentro de "AWS Deep Racer Student" e identificar a uno o más ganadores entre los participantes del taller.
Pablo Ezequiel Inchausti
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