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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 industrial

Configuração do 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 do AI Core
  • Ferramentas de benchmarking e profiling

Estratégias de Implantação

  • Compensações entre implantação na borda e na nuvem
  • Uso do SDK MindX para implantação
  • Integração com fluxos de trabalho do CloudMatrix

Depuração e Monitoramento

  • Uso do Profiler e AiD para rastreamento
  • Depuração de falhas em tempo de execução
  • Monitoramento do uso de recursos e da capacidade de processamento

Estudo de Caso e Integração com Laboratório

  • Desenvolvimento completo do pipeline utilizando 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 utilizam a pilha de IA da Huawei
  • Desenvolvedores de ML que usam Ascend e MindSpore
 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (1)

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