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Temario del curso

Introducción a la plataforma Huawei Ascend

  • Panorama general de la arquitectura y el ecosistema de Ascend
  • Resumen 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 muestra

Desarrollo de modelos con MindSpore

  • Definición y entrenamiento de modelos en MindSpore
  • Tuberías de datos y formato de conjuntos de datos
  • Exportación de modelos a formato compatible con Ascend

Optimización de rendimiento en Ascend

  • Fusión de operadores y kernels personalizados
  • Estrategia de tiling y programación de AI Core
  • Herramientas de benchmarking y perfiles de rendimiento (profiling)

Estrategias de despliegue

  • Compensaciones entre despliegue en el borde y en la nube
  • Uso del SDK MindX para el despliegue
  • Integración con flujos de trabajo de CloudMatrix

Depuración y monitoreo

  • Uso de Profiler y AiD para trazado (tracing)
  • Depuración de fallas en tiempo de ejecución
  • Monitoreo del uso de recursos y el rendimiento (throughput)

Caso de estudio e integración de laboratorio

  • Desarrollo de tubería completa (pipeline) utilizando MindSpore
  • Laboratorio: Construir, optimizar y desplegar un modelo en Ascend
  • Comparación de rendimiento con otras plataformas

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de redes neuronales y flujos de trabajo de IA.
  • Experiencia en programación con Python.
  • Familiaridad con tuberías de entrenamiento y despliegue de modelos.

Público objetivo

  • Ingenieros de IA.
  • Científicos de datos que trabajan con el stack de IA de Huawei.
  • Desarrolladores de ML que utilizan Ascend y MindSpore.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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