Desarrollo de MLU con Cambricon mediante BANGPy y Neuware
Las unidades de aprendizaje profundo (MLUs, por sus siglas en inglés) de Cambricon son chips de IA especializados, optimizados para inferencia y entrenamiento en escenarios de borde y centros de datos.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean crear e implementar modelos de IA utilizando el marco de trabajo BANGPy y el SDK de Neuware en hardware Cambricon MLU.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar y preparar los entornos de desarrollo para BANGPy y Neuware.
- Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para MLUs de Cambricon.
- Implementar modelos en dispositivos de borde y centros de datos que ejecutan el tiempo de ejecución de Neuware.
- Integrar flujos de trabajo de aprendizaje automático con características de aceleración específicas para MLU.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con BANGPy y Neuware para desarrollo e implementación.
- Ejercicios guiados centrados en optimización, integración y pruebas.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso según el modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso, contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Introducción a Cambricon y la arquitectura MLU
- Resumen del portafolio de chips de IA de Cambricon
- Arquitectura MLU y flujo de instrucciones
- Tipos de modelos compatibles y casos de uso
Instalación de la cadena de herramientas 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 y gestión de formas de tensores
- Construcción de gráficos de computación
- Soporte para operaciones personalizadas en BANGPy
Implementación con el tiempo de ejecución Neuware
- Conversión y carga de modelos
- Control de ejecución e inferencia
- Prácticas de implementación en dispositivos de borde y centros de datos
Optimización del rendimiento
- Mapeo de memoria y ajuste por capas
- Trazado y perfilado de la ejecución
- Cuellos de botella comunes y soluciones
Integración de MLU en aplicaciones
- Uso de las API de Neuware para integración en aplicaciones
- Soporte para transmisión de datos y múltiples modelos
- Escenario de inferencia híbrida entre CPU y MLU
Proyecto final con casos de uso prácticos
- Laboratorio: Implementación de un modelo de visión por computadora o procesamiento de lenguaje natural
- Inferencia en el borde con integración de BANGPy
- Pruebas de precisión y rendimiento
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de las estructuras de modelos de aprendizaje automático
- Experiencia con Python y/o C++
- Familiaridad con conceptos de implementación y aceleración de modelos
Público objetivo
- Desarrolladores de IA embebida
- Ingenieros de ML que implementan en dispositivos de borde o centros de datos
- Desarrolladores que trabajan con infraestructura de IA china
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- Desplegar modelos de IA optimizados para aplicaciones de baja latencia en entornos 5G.
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- Optimizar cargas de trabajo de IA para un rendimiento eficiente en dispositivos del borde.
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Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Estudios de casos y ejercicios prácticos de diseño de arquitecturas.
- Simulación práctica con herramientas opcionales de borde o contenedores.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
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- Explorar técnicas avanzadas en el desarrollo y optimización de modelos de IA en el edge.
- Implementar estrategias de vanguardia para implementar modelos de IA en dispositivos de borde.
- Utilizar herramientas y marcos de trabajo especializados para aplicaciones avanzadas de IA en el edge.
- Optimizar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA en el edge.
- Explorar casos de uso innovadores y tendencias emergentes en IA en el edge.
- Abordar consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en implementaciones de IA en el edge.
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- Comprender los principios de la IA en el borde y sus beneficios.
- Configurar y preparar el entorno de computación en el borde.
- Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en el borde.
- Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos de borde.
- Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en el borde.
- Abordar consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de IA en el borde.
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- Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
- Diseñar arquitecturas resilientes de IA en el borde capaces de resistir amenazas cibernéticas.
- Aplicar estrategias seguras de despliegue de modelos de IA en entornos periféricos.
CANN para la implementación de IA en el borde
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- Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 utilizando las herramientas CANN.
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- Optimizar el rendimiento del modelo para entornos con capacidad de cómputo y memoria limitadas.
- Implementar y monitorear aplicaciones de IA en casos de uso reales en dispositivos de borde.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y demostraciones prácticas.
- Trabajo de laboratorio con modelos y escenarios específicos para dispositivos de borde.
- Ejemplos de despliegue en vivo en hardware de borde virtual o físico.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
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- Evaluar la compatibilidad de las cargas de trabajo CUDA existentes con las alternativas de chips chinos.
- Portar bases de código CUDA a entornos como Huawei CANN, Biren SDK y Cambricon BANGPy.
- Comparar el rendimiento e identificar puntos de optimización entre las distintas plataformas.
- Afrontar los desafíos prácticos relacionados con la compatibilidad multiarquitectura y la implementación.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates.
- Talleres prácticos de traducción de código y comparación de rendimiento.
- Ejercicios guiados centrados en estrategias de adaptación para múltiples GPU.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada basada en su plataforma o proyecto CUDA, por favor contáctenos para organizarla.
Edge AI para la Agricultura: Cultivo Inteligente y Monitoreo de Precisión
21 HorasEsta formación en vivo con instrucción presencial en Ecuador (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de agrotecnología de nivel principiante a intermedio, especialistas en IoT e ingenieros de IA que deseen desarrollar e implementar soluciones de IA en el borde para la agricultura inteligente.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender el papel de la IA en el borde en la agricultura de precisión.
- Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado impulsados por inteligencia artificial.
- Desarrollar soluciones de riego automatizado y sensores ambientales.
- Optimizar la eficiencia agrícola utilizando análisis de IA en el borde en tiempo real.
IA en el Borde para Sistemas Autónomos
14 HorasEsta formación en vivo, impartida por un instructor en Ecuador (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 serán capaces de:
- Comprender el papel y los beneficios de la IA en el borde en sistemas autónomos.
- Desarrollar e implementar modelos de IA para el procesamiento en tiempo real en dispositivos de borde.
- 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 aplicaciones de IA autónomas.
IA en el borde: Del concepto a la implementación
14 HorasEsta formación práctica, impartida por un instructor, en Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de nivel intermedio que desean obtener una comprensión integral de la IA en el borde, desde su concepto hasta su implementación práctica, incluyendo la configuración y el despliegue.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos fundamentales de la IA en el borde.
- Configurar y establecer entornos de IA en el borde.
- Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA en el borde.
- Implementar y gestionar aplicaciones de IA en el borde.
- Integrar la IA en el borde con sistemas y flujos de trabajo existentes.
- Abordar consideraciones éticas y mejores prácticas en la implementación de IA en el borde.
IA en el borde para visión por computadora: Procesamiento de imágenes en tiempo real
21 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y profesionales del IoT que desean implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de la IA en el borde y sus aplicaciones en visión por computadora.
- Implementar modelos optimizados de aprendizaje profundo en dispositivos periféricos para el análisis de imágenes y videos en tiempo real.
- Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para la implementación de modelos.
- Optimizar los modelos de IA para el rendimiento, la eficiencia energética y una inferencia de baja latencia.
IA en el Borde para Servicios Financieros
14 HorasEsta formación en vivo con instructores en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de finanzas de nivel intermedio, desarrolladores de fintech y especialistas en IA que desean implementar soluciones de IA en el borde en servicios financieros.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel de la IA en el borde en los servicios financieros.
- Implementar sistemas de detección de fraudes utilizando IA en el borde.
- Mejorar el servicio al cliente mediante 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 IA en el borde en entornos financieros.
IA en el Borde para la Salud
14 HorasEsta formación en directo, impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a profesionales sanitarios de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que deseen aprovechar la IA en el borde para crear soluciones innovadoras en el ámbito sanitario.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el papel y los beneficios de la IA en el borde en el sector sanitario.
- Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos periféricos para aplicaciones sanitarias.
- Implementar soluciones de IA en el borde en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
- Diseñar e implementar sistemas de monitorización de pacientes utilizando IA en el borde.
- Abordar las consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones de IA para la salud.
IA en el Borde para Automatización Industrial
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros industriales de nivel intermedio, profesionales de la fabricación y desarrolladores de IA que deseen implementar soluciones de IA en el borde en la automatización industrial.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel de la IA en el borde en la automatización industrial.
- Implementar soluciones de mantenimiento predictivo utilizando IA en el borde.
- Aplicar técnicas de IA para el control de calidad en los procesos de fabricación.
- Optimizar los procesos industriales mediante IA en el borde.
- Desplegar y gestionar soluciones de IA en el borde en entornos industriales.
Optimización del rendimiento en plataformas Ascend, Biren y Cambricon
21 HorasAscend, Biren y Cambricon son las principales plataformas de hardware de inteligencia artificial en China, cada una ofreciendo herramientas únicas de aceleración y perfilado para cargas de trabajo de IA a escala de producción.
Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros avanzados de infraestructura de IA y rendimiento que desean optimizar los flujos de trabajo de inferencia y entrenamiento de modelos en múltiples plataformas de chips de inteligencia artificial chinos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Ejecutar pruebas de rendimiento (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 núcleo (kernel) y de operador.
- Afinar los flujos de implementación para mejorar el rendimiento y la latencia.
Formato del curso
- Ponencias interactivas y debate.
- Uso práctico de herramientas de perfilado y optimización en cada plataforma.
- Ejercicios guiados centrados en escenarios prácticos de afinamiento.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada basada en su entorno de rendimiento o tipo de modelo, por favor contáctenos para organizarla.