Programa do Curso

Introdução ao Plataforma Huawei Ascend

  • Visão geral da arquitetura e ecossistema Ascend
  • Visão geral do MindSpore e CANN
  • Casos de uso e relevância para a indústria

Configurando o Ambiente de Desenvolvimento

  • Instalação da ferramenta CANN e MindSpore
  • Utilização do ModelArts e CloudMatrix para orquestração de projetos
  • Testando o ambiente com modelos de exemplo

Desenvolvimento de Modelos com MindSpore

  • Definição e treinamento do modelo no MindSpore
  • Pipelines de dados e formatação de conjuntos de dados
  • Exportação de modelos para o formato compatível com Ascend

Otimização de Desempenho no Ascend

  • Fusão de operadores e núcleos personalizados
  • Estratégia de tiling e agendamento do AI Core
  • Ferramentas de benchmarking e perfilamento

Estratégias de Implantação

  • Benefícios e desafios da implantação em borda versus nuvem
  • Utilização do SDK MindX para implantação
  • Integração com fluxos de trabalho CloudMatrix

Depuração e Monitoramento

  • Utilização do Profiler e AiD para rastreamento
  • Depuração de falhas em tempo de execução
  • Monitoramento do uso de recursos e throughput

Estudo de Caso e Integração com Laboratório

  • Desenvolvimento do pipeline completo usando o 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堆叠过多,我将分多次翻译剩余部分。请看下一部分。<|im_start|>ityEngineer

    Público-Alvo

    • Engenheiros de IA
    • Cientistas de dados trabalhando com a pilha de IA da Huawei
    • Desenvolvedores de ML usando Ascend e MindSpore
 21 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

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