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Temario del curso

Introducción a la plataforma Huawei Ascend

  • Visión general de la arquitectura y el ecosistema de Ascend.
  • Visión general de MindSpore y CANN.
  • Casos de uso y relevancia en la industria.

Configuración del entorno de desarrollo

  • Instalación del kit de herramientas CANN y MindSpore.
  • Uso de ModelArts y CloudMatrix para la orquestación de proyectos.
  • Prueba del entorno con modelos de ejemplo.

Desarrollo de modelos con MindSpore

  • Definición y entrenamiento de modelos en MindSpore.
  • Exportación de modelos al formato compatible con Ascend.

Optimización del rendimiento en Ascend

  • Fusión de operadores y kernels personalizados.

Estrategias de despliegue

  • Compromisos entre el despliegue en edge y en la nube.
  • Uso del SDK MindX para el despliegue.

Depuración y monitoreo

  • Uso de Profiler y AiD para el trazado.
  • Depuración de fallos en tiempo de ejecución.
  • Monitoreo del uso de recursos y el rendimiento (throughput).

Estudio de caso e integración de laboratorio

  • Desarrollo de la tubería completa utilizando MindSpore.
  • Laboratorio: construir, optimizar y desplegar un modelo en Ascend.
  • Comparación de rendimiento con otras plataformas.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de redes neuronales y flujos de trabajo de IA.
  • Familiaridad con las tuberías de entrenamiento y despliegue de modelos.

Público objetivo

  • Ingenieros de IA.
  • Científicos de datos que trabajan con el stack de IA de Huawei.
  • Desarrolladores de ML que utilizan Ascend y MindSpore.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

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