Programa do Curso

Introdução à Plataforma Huawei Ascend

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

Configuração do Ambiente de Desenvolvimento

  • Instalação do conjunto de ferramentas CANN e MindSpore
  • Uso do ModelArts e CloudMatrix para orquestração de projetos
  • Testando o 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 em Ascend

  • Fusão de operadores e kernels personalizados
  • Estratégia de tiling e agendamento do AI Core
  • Ferramentas de benchmarking e profiling

Estratégias de Implementação

  • Tradeoffs entre implementação em borda e nuvem
  • Uso do MindX SDK para implementação
  • Integração com fluxos de trabalho do CloudMatrix

Depuração e Monitoramento

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

Estudo de Caso e Integração Laboratorial

  • Desenvolvimento completo de pipeline usando MindSpore
  • Lab: Construir, otimizar e implementar um modelo em 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 implementação de modelos

Público-Alvo

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

Número de participantes


Preço por Participante

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