Desarrollo en Cambricon MLU con BANGPy y Neuware
Las unidades de aprendizaje automático (MLU) de Cambricon son chips de IA especializados, optimizados para inferencia y entrenamiento en escenarios de borde y centros de datos.
Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean construir y desplegar modelos de IA utilizando el framework BANGPy y el SDK de Neuware en hardware Cambricon MLU.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y preparar los entornos de desarrollo de BANGPy y Neuware.
- Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para las MLU de Cambricon.
- Desplegar modelos en dispositivos de borde y centros de datos que ejecuten el entorno de ejecución de Neuware.
- Integrar flujos de trabajo de aprendizaje automático con funciones de aceleración específicas para MLU.
Formato del curso
- Clase interactiva y debate.
- Práctica directa con BANGPy y Neuware para el desarrollo y despliegue.
- Ejercicios guiados enfocados en optimización, integración y pruebas.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada basada en su modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso, contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción a Cambricon y la arquitectura MLU
- Resumen de la cartera de chips de IA de Cambricon.
- Arquitectura MLU y pipeline de instrucciones.
- Tipos de modelos compatibles y casos de uso.
Instalación del toolchain de desarrollo
- Instalación de BANGPy y el SDK de Neuware.
- Configuración del entorno para Python y C++.
- Compatibilidad de modelos y preprocesamiento.
Desarrollo de modelos con BANGPy
- Estructura de tensores y gestión de formas.
- Construcción del grafo computacional.
- Soporte para operaciones personalizadas en BANGPy.
Despliegue con Neuware Runtime
- Conversión y carga de modelos.
- Control de ejecución e inferencia.
- Buenas prácticas para el despliegue en el borde y centros de datos.
Optimización del rendimiento
- Mapeo de memoria y ajuste de capas.
- Rastreo y perfilado de la ejecución.
- Cuellos de botella comunes y soluciones.
Integración de MLU en aplicaciones
- Uso de las APIs de Neuware para la integración en aplicaciones.
- Soporte de streaming y múltiples modelos.
- Escenario de inferencia híbrida CPU-MLU.
Proyecto final y caso de uso extremo a extremo
- Laboratorio: Despliegue de un modelo de visión o NLP.
- Inferencia en el borde con integración BANGPy.
- Pruebas de precisión y capacidad de procesamiento.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de las estructuras de modelos de aprendizaje automático.
- Experiencia con Python y/o C++.
- Familiaridad con conceptos de despliegue y aceleración de modelos.
Público objetivo
- Desarrolladores de IA embebida.
- Ingenieros de ML que despliegan en el borde o centros de datos.
- Desarrolladores que trabajan con infraestructura de IA china.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
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Formato del curso
- Clases interactivas y debates.
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- Configurar el entorno de computación periférica.
- Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en dispositivos periféricos.
- Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos periféricos.
- Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos implementados en el borde.
- Abordar las consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de IA en el borde.
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Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen desplegar y optimizar modelos en dispositivos de borde Ascend utilizando el conjunto de herramientas CANN.
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Formato del curso
- Clase interactiva con demostraciones.
- Laboratorios prácticos con modelos y escenarios específicos para el borde.
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Opciones de personalización del curso
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- Portar bases de código CUDA a entornos como Huawei CANN, Biren SDK y Cambricon BANGPy.
- Comparar el rendimiento e identificar puntos de optimización entre plataformas.
- Afrontar los desafíos prácticos en el soporte y despliegue entre diferentes arquitecturas.
Formato del Curso
- Clases interactivas y debate.
- Talleres prácticos de traducción de código y comparación de rendimiento.
- Ejercicios guiados centrados en estrategias de adaptación multi-GPU.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su plataforma o proyecto CUDA, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.
Edge AI para la Agricultura: Cultivo Inteligente y Monitoreo de Precisión
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel de la Edge AI en la agricultura de precisión.
- Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado basados en IA.
- Desarrollar soluciones de riego automatizado y detección ambiental.
- Optimizar la eficiencia agrícola utilizando análisis de Edge AI en tiempo real.
IA en el Borde para Sistemas Autónomos
14 HorasEsta formación impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos e investigadores de IA que deseen aprovechar la IA en el borde para crear soluciones innovadoras para sistemas autónomos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el papel y los beneficios de la IA en el borde dentro de los sistemas autónomos.
- Desarrollar e implementar modelos de IA para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.
- Implementar soluciones de IA en el borde en vehículos autónomos, drones y robótica.
- Diseñar y optimizar sistemas de control utilizando IA en el borde.
- Abordar consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones autónomas de IA.
Edge AI: Desde el concepto hasta la implementación
14 HorasEsta formación práctica, impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de nivel intermedio que desean adquirir una comprensión integral de Edge AI, desde el concepto hasta la implementación práctica, incluyendo su configuración y despliegue.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos fundamentales de Edge AI.
- Configurar y preparar entornos para Edge AI.
- Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de Edge AI.
- Desplegar y gestionar aplicaciones de Edge AI.
- Integrar Edge AI con sistemas y flujos de trabajo existentes.
- Abordar consideraciones éticas y las mejores prácticas en la implementación de Edge AI.
Edge AI para Visión por Computadora: Procesamiento de Imágenes en Tiempo Real
21 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y profesionales de IoT que deseen implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos del Edge AI y sus aplicaciones en la visión por computadora.
- Implementar modelos optimizados de aprendizaje profundo en dispositivos periféricos para el análisis de imágenes y video en tiempo real.
- Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para la implementación de modelos.
- Optimizar los modelos de IA para lograr mejor rendimiento, eficiencia energética e inferencia de baja latencia.
IA en el borde para servicios financieros
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales financieros de nivel intermedio, desarrolladores de fintech y especialistas en IA que deseen implementar soluciones de Edge AI en servicios financieros.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender el papel de la IA en el borde dentro de los servicios financieros.
- Implementar sistemas de detección de fraudes utilizando Edge AI.
- Mejorar el servicio al cliente a través de soluciones impulsadas por IA.
- Aplicar la IA en el borde para la gestión de riesgos y la toma de decisiones.
- Implementar y gestionar soluciones de Edge AI en entornos financieros.
IA en el Borde para la Salud
14 HorasEsta capacitación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen aprovechar la IA en el borde para soluciones innovadoras en el ámbito de la salud.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el rol y los beneficios de la IA en el borde en el sector salud.
- Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos de borde para aplicaciones de salud.
- Implementar soluciones de IA en el borde en dispositivos portátiles y herramientas diagnósticas.
- Diseñar e implementar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando IA en el borde.
- Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA en el sector salud.
IA en el borde (Edge AI) para la Automatización Industrial
14 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (online o presencial) está orientada a ingenieros industriales de nivel intermedio, profesionales del sector manufacturero y desarrolladores de IA que deseen implementar soluciones de Edge AI en la automatización industrial.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel del Edge AI en la automatización industrial.
- Implementar soluciones de mantenimiento predictivo utilizando Edge AI.
- Aplicar técnicas de IA para el control de calidad en procesos de manufactura.
- Optimizar los procesos industriales mediante Edge AI.
- Desplegar y gestionar soluciones de Edge AI en entornos industriales.
Optimización del Rendimiento en Ascend, Biren y Cambricon
21 HorasAscend, Biren y Cambricon son plataformas de hardware de inteligencia artificial líderes en China, cada una ofreciendo herramientas únicas de aceleración y perfilado para cargas de trabajo de IA a escala de producción.
Esta formación práctica (online o presencial) está dirigida a ingenieros avanzados de infraestructura de IA y rendimiento que deseen optimizar los flujos de trabajo de inferencia y entrenamiento de modelos en múltiples plataformas de chips de IA chinos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Ejecutar benchmarks de modelos en las plataformas Ascend, Biren y Cambricon.
- Identificar cuellos de botella del sistema e ineficiencias de memoria/cómputo.
- Aplicar optimizaciones a nivel de grafo, de kernel y de operador.
- Ajustar los pipelines de implementación para mejorar el throughput (ancho de banda) y la latencia.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Uso práctico de herramientas de perfilado y optimización en cada plataforma.
- Ejercicios guiados centrados en escenarios prácticos de ajuste.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su entorno de rendimiento o tipo de modelo, por favor contáctenos para coordinar.