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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

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

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