Programa del Curso

Introducción a la Plataforma Huawei Ascend

  • Visión general de la arquitectura y ecosistema Ascend
  • Descripción 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 del modelo en MindSpore
  • Canales de datos y formateo de conjuntos de datos
  • Exportación de modelos al formato compatible con Ascend

Optimización del Rendimiento en Ascend

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

Estrategias de Implementación

  • Tradeoffs entre implementaciones en la nube o en el borde
  • Uso del SDK MindX para implementación
  • Integración con flujos de trabajo de CloudMatrix

Depuración y Monitoreo

  • Uso del Profiler y AiD para rastreo
  • Depuración de fallas en tiempo de ejecución
  • Monitoreo del uso de recursos y a través

Estudio de Caso e Integración con Laboratorio

  • Desarrollo integral de la tubería usando MindSpore
  • Laboratorio: Construye, optimiza y implementa un modelo en Ascend
  • Comparación del rendimiento con otras plataformas

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Publico Objetivo

  • Ingenieros de IA
  • Científicos de datos que trabajan con la pila de IA de Huawei
  • Desarrolladores de ML que utilizan Ascend y MindSpore
 21 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

Testimonios (1)

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