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Temario del curso

Introducción a la plataforma Huawei Ascend

  • Visión 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
  • Líneas de datos y formateo de conjuntos de datos
  • Exportación de modelos a un formato compatible con Ascend

Optimización del rendimiento en Ascend

  • Fusión de operadores y kernels personalizados
  • Estrategia de tiling y programación de núcleos de IA
  • Herramientas de pruebas de referencia y perfiles de rendimiento

Estrategias de despliegue

  • Compensaciones entre el despliegue en el borde y en la nube
  • Uso del SDK MindX para el despliegue
  • Integración con los flujos de trabajo de CloudMatrix

Depuración y monitoreo

  • Uso de Profiler y AiD para el seguimiento de trazas
  • Depuración de fallos en tiempo de ejecución
  • Monitoreo del uso de recursos y el rendimiento

Caso de estudio e integración de laboratorio

  • Desarrollo de todo el flujo de trabajo 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 las líneas de capacitación 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

Número de participantes


Precio por participante

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