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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

Número de participantes


Precio por participante

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