Programa del Curso

Introducción al Plataforma Huawei Ascend

  • Visión general de la arquitectura y ecosistema 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 muestra

Desarrollo de Modelos con MindSpore

  • Definición y entrenamiento de modelos en MindSpore
  • Pipelines de datos y formateo de conjuntos de datos
  • Exportación de modelos a formato compatible con Ascend

Otimitzación del Rendimiento en Ascend

  • Fusión de operadores y núcleos personalizados
  • Estrategia de tiling y programación AI Core
  • Herramientas de benchmarking y perfilado

Strategias de Implementación

  • Balances entre implementaciones edge vs cloud
  • Uso del SDK MindX para la implementación
  • Integración con flujos de trabajo CloudMatrix

Depuración y Monitoreo

  • Uso de Profiler y AiD para el seguimiento
  • Depuración de fallas en tiempo de ejecución
  • Monitoreo del uso de recursos y rendimiento

Caso de Estudio e Integración del Laboratorio

  • Desarrollo completo del pipeline utilizando MindSpore
  • Laboratorio: Crear, optimizar e implementar un modelo en Ascend
  • Comparación de rendimiento con otras plataformas

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de redes neuronales y flujos de trabajo de IA
  • Experiencia en programación con Python
  • Familiaridad con los pipelines de entrenamiento y despliegue de modelos

Público Objetivo

  • Ingenieros de IA
  • Científicos de datos trabajando con la pila de AI de Huawei
  • Desarrolladores de ML usando Ascend y MindSpore
 21 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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