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Temario del curso
Introducción a la plataforma Huawei Ascend
- Descripción general de la arquitectura y el ecosistema de Ascend
- Descripción general de MindSpore y CANN
- Casos de uso y relevancia en la industria
Configuración del entorno de desarrollo
- Instalación del kit de herramientas CANN y MindSpore
- Uso de ModelArts y CloudMatrix para la orquestación de proyectos
- Prueba del entorno con modelos de ejemplo
Desarrollo de modelos con MindSpore
- Definición y entrenamiento de modelos en MindSpore
- Pipelines de datos y formato de conjuntos de datos
- Exportación de modelos a un formato compatible con Ascend
Optimización del rendimiento en Ascend
- Fusión de operadores y kernels personalizados
- Estrategias de división (tiling) y programación de AI Core
- Herramientas de benchmarking y análisis (profiling)
Estrategias de despliegue
- Consideraciones entre el despliegue edge y en la nube
- Uso del SDK MindX para el despliegue
- Integración con los flujos de trabajo CloudMatrix
Depuración y monitorización
- Uso de Profiler y AiD para seguimiento (tracing)
- Depuración de fallos en tiempo de ejecución
- Monitorización del uso de recursos y del rendimiento (throughput)
Estudio de caso e integración con laboratorio
- Desarrollo completo del pipeline utilizando MindSpore
- Laboratorio: Construir, optimizar y desplegar un modelo en Ascend
- Comparativa de rendimiento con otras plataformas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de redes neuronales y flujos de trabajo de IA
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con procesos de entrenamiento y despliegue de modelos
Audiencia objetivo
- Ingenieros de IA
- Científicos de datos que trabajan con el conjunto de herramientas AI de Huawei
- Desarrolladores de ML que utilizan Ascend y MindSpore
21 Horas
Reseñas (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática