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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
Reseñas (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática