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Programa do Curso
Introdução à Plataforma Huawei Ascend
- Visão geral da arquitetura e ecossistema do Ascend
- Visão geral do MindSpore e CANN
- Casos de uso e relevância na indústria
Configurando o Ambiente de Desenvolvimento
- Instalação do toolkit CANN e MindSpore
- Uso do ModelArts e CloudMatrix para orquestração de projetos
- Teste do ambiente com modelos de exemplo
Desenvolvimento de Modelos com MindSpore
- Definição e treinamento de modelos no MindSpore
- Pipelines de dados e formatação de conjuntos de dados
- Exportação de modelos para formato compatível com Ascend
Otimização de Desempenho no Ascend
- Fusão de operadores e kernels personalizados
- Estratégia de tiling e agendamento de AI Core
- Ferramentas de benchmarking e perfis (profiling)
Estratégias de Implantação
- Compromissos entre implantação em borda versus nuvem
- Uso do MindX SDK para implantação
- Integração com fluxos de trabalho do CloudMatrix
Depuração e Monitoramento
- Uso do Profiler e AiD para rastreio (tracing)
- Depuração de falhas em tempo de execução
- Monitoramento do uso de recursos e throughput
Estudo de Caso e Integração de Laboratório
- Desenvolvimento de pipeline completo usando MindSpore
- Laboratório: Construir, otimizar e implantar um modelo no Ascend
- Comparação de desempenho com outras plataformas
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão de redes neurais e fluxos de trabalho de IA
- Experiência com programação em Python
- Familiaridade com pipelines de treinamento e implantação de modelos
Público Alvo
- Engenheiros de IA
- Cientistas de dados que trabalham com o stack de IA da Huawei
- Desenvolvedores de ML utilizando Ascend e MindSpore
21 Horas
Testemunhos de Clientes (1)
Agora tenho conhecimento sobre a biblioteca Streamlit em Python e, com certeza, vou tentar usá-la para melhorar os aplicativos da minha equipe que são desenvolvidos no R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Máquina Traduzida