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Temario del curso
Introducción a la plataforma Huawei Ascend
- Resumen de la arquitectura y el ecosistema Ascend
- Visión general de MindSpore y CANN
- Casos de uso e 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
- Tuberías de datos y formateo de conjuntos de datos
- Exportación de modelos a formato compatible con Ascend
Optimización del rendimiento en Ascend
- Fusión de operadores y kernels personalizados
- Estrategias de partición (tiling) y planificación de los núcleos de IA (AI Core)
- Herramientas de medición de rendimiento (benchmarking) y perfilado
Estrategias de implementación
- Análisis entre la implementación edge vs. en la nube
- Uso del SDK MindX para la implementación
- Integración con flujos de trabajo de CloudMatrix
Depuración y monitoreo
- Uso de Profiler y AiD para el seguimiento (tracing)
- Resolución de errores en tiempo de ejecución
- Monitoreo del uso de recursos y rendimiento
Estudio de caso e integración de laboratorio
- Desarrollo de un flujo de trabajo completo utilizando MindSpore
- Práctica de laboratorio: Construir, optimizar e implementar un modelo en Ascend
- Comparación del rendimiento con otras plataformas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de las redes neuronales y los flujos de trabajo de IA
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con las tuberías de entrenamiento e implementación de modelos
Perfil del participante
- Ingenieros de IA
- Científicos de datos que trabajan con el stack de Huawei AI
- 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