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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
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