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Temario del curso

Introducción a la plataforma Huawei Ascend

  • Visión general de la arquitectura y el ecosistema de Ascend.
  • Resumen de MindSpore y CANN.
  • Casos de uso y relevancia industrial.

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 formatos compatibles con Ascend.

Optimización del rendimiento en Ascend

  • Fusión de operadores y kernels personalizados.
  • Estrategias de tiling y programación del núcleo de IA.
  • Herramientas de evaluación de rendimiento y análisis.

Estrategias de despliegue

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

Depuración y monitoreo

  • Uso de Profiler y AiD para el rastreo.
  • Depuración de fallas en tiempo de ejecución.
  • Monitoreo del uso de recursos y del rendimiento.

Estudio de caso e integración de laboratorio

  • Desarrollo de una tubería completa usando MindSpore.
  • Laboratorio: Construcción, optimización y despliegue de un modelo en Ascend.
  • Comparación de rendimiento con otras plataformas.

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

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

Audiencia

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

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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