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Temario del curso
Introducción a la plataforma Huawei Ascend
- Panorama general de la arquitectura y el ecosistema de Ascend.
- Visión general 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 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 formatos compatibles con Ascend.
Optimización de rendimiento en Ascend
- Fusión de operadores y núcleos personalizados.
- Estrategia de tiling y programación de AI Core.
- Herramientas de benchmarking y perfilado.
Estrategias de implementación
- Puntos débiles de la implementación en el borde frente a 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 trazado.
- Depuración de fallos de tiempo de ejecución.
- Monitoreo del uso de recursos y el throughput.
Estudio de caso e integración de laboratorio
- Desarrollo completo de tuberías utilizando MindSpore.
- Laboratorio: Construir, optimizar e implementar 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 las tuberías de entrenamiento e implementación 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
