Curso de Developing AI Applications with Huawei Ascend and CANN
Huawei Ascend é uma família de processadores de IA projetados para inferência e treinamento de alta performance.
Esta formação ao vivo (online ou presencial), conduzida por um instrutor, destina-se a engenheiros de IA intermediários e cientistas de dados que desejam desenvolver e otimizar modelos de redes neurais usando a plataforma Ascend da Huawei e o toolkit CANN.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Configurar e configurar o ambiente de desenvolvimento do CANN.
- Desenvolver aplicações de IA utilizando MindSpore e fluxos de trabalho CloudMatrix.
- Otimizar desempenho em NPUs Ascend usando operadores personalizados e tiling.
- Implantar modelos em ambientes de borda ou nuvem.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Uso prático dos processadores Huawei Ascend e toolkit CANN em aplicações de exemplo.
- Exercícios guiados focados na construção, treinamento e implantação do modelo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso com base em sua infraestrutura ou conjuntos de dados, entre em contato conosco para agendar.
Programa do Curso
Introdução à Plataforma Huawei Ascend
- Visão geral da arquitetura e ecossistema Ascend
- Visão geral de MindSpore e CANN
- Casos de uso e relevância no setor
Configurando o Ambiente de Desenvolvimento
- Instalação da ferramenta CANN e do MindSpore
- Usando ModelArts e CloudMatrix para orquestração de projetos
- Testando o ambiente com modelos de exemplo
Desenvolvimento de Modelo com MindSpore
- Definição e treinamento do modelo no MindSpore
- Pipelines de dados e formatação de conjuntos de dados
- Exportação de modelos para formato compatível com Ascend
Otimização de Desempenho em Ascend
- Fusão de operadores e kernels personalizados
- Estratégia de tiling e programação do AI Core
- Ferramentas de benchmarking e perfilamento
Estratégias de Implantação
- Comparação entre implantação em edge versus nuvem
- Usando o SDK MindX para implantação
- Integração com fluxos de trabalho CloudMatrix
Depuração e Monitoramento
- Utilizando Profiler e AiD para rastreamento
- Depurando falhas em tempo de execução
- Monitoramento do uso de recursos e throughput
Caso de Estudo e Integração com Laboratório
- Desenvolvimento completo da pipeline usando MindSpore
- Laboratório: Construa, otimize e implante 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 Python
- Familiaridade com pipelines de treinamento e implantação de modelos
Público-Alvo
- Engenheiros de IA
- Cientistas de dados trabalhando com a pilha de IA da Huawei
- Desenvolvedores de ML usando Ascend e MindSpore
Os cursos de treinamento abertos exigem mais de 5 participantes.
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Personalizar o GitHub Copilot para necessidades específicas do projeto e fluxos de trabalho da equipa.
- Aproveitar os recursos avançados do Copilot para tarefas de codificação complexas.
- Integre o GitHub Copilot em pipelines de CI / CD e ambientes colaborativos.
- Otimize a colaboração da equipe usando ferramentas alimentadas por IA.
- Gerenciar e solucionar problemas de configurações e permissões do Copilot de forma eficaz.
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- Entenda o objetivo e os recursos dos assistentes de codificação de IA.
- Identifique diferentes ferramentas de assistente de codificação de IA e seus recursos.
- Utilize assistentes de codificação de IA para tarefas básicas de codificação.
- Abordar considerações éticas básicas e uso responsável da IA no desenvolvimento.
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- Entenda o papel e os recursos dos assistentes de codificação de IA no desenvolvimento de software.
- Utilize várias ferramentas de assistente de codificação de IA para automatizar tarefas de codificação de rotina.
- Integre os assistentes de codificação de IA em seu ciclo de vida de desenvolvimento de software.
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- Abordar considerações éticas e a utilização responsável da IA no desenvolvimento de software.
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No final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Usar o GitHub Copilot para auxiliar na criação de scripts shell, configurações e pipelines CI/CD.
- Leverage a conclusão de código por IA em arquivos YAML e GitHub Actions.
- Acelerar fluxos de trabalho de testes, implantações e automação.
- Aplicar o Copilot com responsabilidade, compreendendo as limitações da IA e as melhores práticas.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização do Curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.
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- Configurar o GitHub Copilot para ambientes de equipa.
- Utilizar o Copilot para melhorar as práticas de codificação colaborativa.
- Otimizar os fluxos de trabalho da equipa utilizando as funcionalidades do Copilot.
- Gerir a integração do Copilot em projectos com vários programadores.
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No final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Otimizar a utilização do GitHub Copilot para tarefas de codificação avançadas.
- Escrever códigos mais eficientes, sem erros e de fácil manutenção com as sugestões do Copilot.
- Integrar o GitHub Copilot em seus IDEs e fluxos de trabalho preferidos.
- Utilizar o Copilot para depuração e refatoração de código.
- Compreender as limitações e considerações éticas do uso de ferramentas de codificação baseadas em IA.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entender o que é o GitHub Copilot e como ele funciona.
- Configurar o GitHub Copilot com um editor de código suportado.
- Usar o GitHub Copilot para escrever, refatorar e depurar código mais rapidamente.
- Aproveitar o Copilot para explorar técnicas e soluções de codificação.
- Aplicar as melhores práticas para integrar o GitHub Copilot nos fluxos de trabalho diários.
Tabnine for Beginners
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores iniciantes que desejam aumentar sua eficiência de codificação com a ajuda do Tabnine.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instalar e configurar o Tabnine em seu IDE preferido.
- Utilizar os recursos de preenchimento automático do Tabnine para acelerar a codificação.
- Personalizar as configurações do Tabnine para obter assistência ideal.
- Entender como a IA do Tabnine aprende com seu código para fornecer melhores sugestões.
Tabnine for Advanced Developers
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível avançado e líderes de equipe que desejam dominar os recursos avançados do Tabnine.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Implementar o Tabnine em projetos de software complexos.
- Personalizar e treinar os modelos de IA do Tabnine para casos de uso específicos.
- Integrar o Tabnine nos fluxos de trabalho da equipe e nos pipelines de desenvolvimento.
- Melhorar a qualidade do código e acelerar os ciclos de desenvolvimento usando os insights do Tabnine.
Tabnine: Code Smarter with AI
21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que variam de novatos a especialistas que desejam aproveitar a IA para geração de código com o Tabnine.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os conceitos básicos da geração de código alimentada por IA.
- Instalar e configurar o Tabnine em seu ambiente de desenvolvimento.
- Utilize o Tabnine para conclusão eficiente de código e correção de erros.
- Criar e treinar modelos de IA personalizados com o Tabnine para tarefas especializadas.
Tabnine for Python Developers
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário Python e cientistas de dados que desejam aumentar sua produtividade com a ajuda do Tabnine.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instalar e configurar o Tabnine em seu ambiente de desenvolvimento Python.
- Usar os recursos de preenchimento automático do Tabnine para escrever código Python com mais eficiência.
- Personalizar o comportamento do Tabnine para se adequar ao seu estilo de codificação e às necessidades do projeto.
- Entender como o modelo de IA do Tabnine funciona especificamente com o código Python.