Inferencia e implementación de IA con CloudMatrix

Huawei Ascend es una familia de procesadores de IA diseñados para inferencia y entrenamiento de alto rendimiento.

Este curso en vivo con instrucción presencial (en línea o en las instalaciones) está dirigido a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel intermedio que deseen desarrollar y optimizar modelos de redes neuronales utilizando la plataforma Ascend de Huawei y el kit de herramientas CANN.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar y establecer el entorno de desarrollo de CANN.
• Desarrollar aplicaciones de IA utilizando flujos de trabajo de MindSpore y CloudMatrix.
• Optimizar el rendimiento en NPUs de Ascend mediante operadores personalizados y técnicas de fragmentación (tiling).
• Implementar modelos en entornos de borde o en la nube.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión en grupo.
• Práctica directa con Huawei Ascend y el kit de herramientas CANN en aplicaciones de ejemplo.
• Ejercicios guiados centrados en la construcción, entrenamiento e implementación de modelos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su infraestructura o conjuntos de datos, por favor contáctenos para coordinarla.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la pila de cálculo para IA de Huawei, diseñada para implementar y optimizar modelos de IA en procesadores Ascend.

Esta formación impartida por un instructor, con sesiones en vivo (en línea o presenciales), está dirigida a desarrolladores e ingenieros de IA de nivel intermedio que deseen implementar modelos de IA entrenados de manera eficiente en hardware Huawei Ascend, utilizando la herramienta CANN y otras como MindSpore, TensorFlow o PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura de CANN y su papel en el flujo de trabajo de implementación de IA.
• Convertir y adaptar modelos de frameworks populares a formatos compatibles con Ascend.
• Utilizar herramientas como ATC, la conversión de modelos OM y MindSpore para inferencia en entornos edge y en la nube.
• Diagnosticar problemas de implementación y optimizar el rendimiento en hardware Ascend.

Formato del curso

• Clase interactiva y demostraciones.
• Trabajo práctico de laboratorio utilizando herramientas CANN y simuladores o dispositivos Ascend.
• Escenarios prácticos de implementación basados en modelos de IA del mundo real.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA y desarrolladores de software de nivel principiante a intermedio que desean obtener una comprensión fundamental de los principios y prácticas de la ingeniería de IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos y tecnologías centrales detrás de la IA y el aprendizaje automático.
• Implementar modelos básicos de aprendizaje automático utilizando TensorFlow y PyTorch.
• Aplicar técnicas de IA para resolver problemas prácticos en el desarrollo de software.
• Gestionar y mantener proyectos de IA siguiendo las mejores prácticas de la ingeniería de IA.
• Reconocer las implicaciones éticas y las responsabilidades implicadas en el desarrollo de sistemas de IA.

Este programa práctico de dos días proporciona a los participantes las habilidades necesarias para utilizar herramientas de IA generativa de manera efectiva, segura y constante en su trabajo técnico y operativo. La formación se centra en convertir la IA en un asistente confiable para el día a día, que ayude a redactar y mejorar documentación, estructurar requisitos, acelerar el análisis y los informes, apoyar la resolución de problemas y optimizar la comunicación entre funciones. Los participantes aprenderán patrones de indicación probados, técnicas de validación para reducir errores y «alucinaciones», además de prácticas de gobernanza ligera para proteger la información confidencial y la propiedad intelectual. El curso está diseñado para generar plantillas y flujos de trabajo utilizables de inmediato, junto con un enfoque repetible para el trabajo asistido por IA.

Esta capacitación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA y desarrolladores de software de nivel intermedio a avanzado que deseen construir aplicaciones inteligentes utilizando IA y ML.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos y tecnologías avanzadas detrás de la IA y el ML.
• Analizar y visualizar datos para orientar el desarrollo de modelos de IA/ML.
• Construir, entrenar e implementar modelos de IA/ML de manera efectiva.
• Crear aplicaciones inteligentes capaces de resolver problemas del mundo real.
• Evaluar las implicaciones éticas de las aplicaciones de IA en diversas industrias.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es el kit de herramientas de computación de IA de Huawei, utilizado para compilar, optimizar y desplegar modelos de IA en procesadores de IA Ascend.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel principiante que desean comprender cómo CANN se integra en el ciclo de vida del modelo, desde el entrenamiento hasta el despliegue, y cómo interactúa con marcos de trabajo como MindSpore, TensorFlow y PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el propósito y la arquitectura del kit de herramientas CANN.
• Configurar un entorno de desarrollo con CANN y MindSpore.
• Convertir y desplegar un modelo de IA básico en hardware Ascend.
• Adquirir conocimientos fundamentales para futuros proyectos de optimización o integración con CANN.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Prácticas manuales con despliegue de modelos sencillos.
• Guía paso a paso por la cadena de herramientas de CANN y los puntos de integración.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

El kit de herramientas Ascend CANN de Huawei permite una potente inferencia de IA en dispositivos de borde, como el Ascend 310. CANN proporciona las herramientas esenciales para compilar, optimizar y desplegar modelos en entornos con recursos de cómputo y memoria limitados.

Esta formación impartida por instructores, disponible en formato en vivo (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen desplegar y optimizar modelos en dispositivos de borde Ascend utilizando la cadena de herramientas CANN.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 utilizando las herramientas de CANN.
• Construir pipelines de inferencia ligeros utilizando MindSpore Lite y AscendCL.
• Optimizar el rendimiento del modelo para entornos con capacidad de cómputo y memoria limitadas.
• Desplegar y monitorear aplicaciones de IA en casos de uso reales en el borde.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostraciones.
• Prácticas de laboratorio con modelos y escenarios específicos para el borde.
• Ejemplos de despliegue en vivo en hardware de borde virtual o físico.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

La pila de IA de Huawei, desde el SDK de bajo nivel CANN hasta el framework de alto nivel MindSpore, ofrece un entorno de desarrollo e implementación de IA estrechamente integrado, optimizado para el hardware Ascend.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante a intermedio que deseen comprender cómo los componentes CANN y MindSpore trabajan juntos para respaldar la gestión del ciclo de vida de la IA y las decisiones de infraestructura.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura en capas de la pila de cómputo de IA de Huawei.
• Identificar cómo CANN admite la optimización de modelos y la implementación a nivel de hardware.
• Evaluar el framework MindSpore y su conjunto de herramientas en relación con las alternativas de la industria.
• Ubicar la pila de IA de Huawei dentro de entornos empresariales o de nube/instalación propia (on-prem).

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Demostraciones en vivo del sistema y recorridos basados en casos.
• Laboratorios guiados opcionales sobre el flujo de modelos desde MindSpore hasta CANN.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la base de cómputo de IA de Huawei que permite a los desarrolladores ajustar y optimizar el rendimiento de las redes neuronales implementadas en procesadores de IA Ascend.

Esta formación en vivo con instrucción directa (en línea o en las instalaciones) está dirigida a desarrolladores de IA y ingenieros de sistemas de nivel avanzado que desean optimizar el rendimiento de la inferencia utilizando la avanzada suite de herramientas de CANN, incluyendo el Motor de Grafos (Graph Engine), TIK y el desarrollo de operadores personalizados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura de tiempo de ejecución de CANN y su ciclo de vida de rendimiento.
• Utilizar herramientas de perfilado y el Motor de Grafos para el análisis y la optimización del rendimiento.
• Crear y optimizar operadores personalizados utilizando TIK y TVM.
• Resolver cuellos de botella de memoria y mejorar el rendimiento (throughput) de los modelos.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con perfilado en tiempo real y ajuste de operadores.
• Ejercicios de optimización utilizando ejemplos de despliegue en casos límite (edge-case).

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) ofrece herramientas potentes de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en visión por computadora y PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural), especialmente en hardware Huawei Ascend.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio que desean construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje utilizando el SDK CANN para casos de uso en producción.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar y optimizar modelos de CV y PLN utilizando CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas de CANN para convertir modelos e integrarlos en pipelines en vivo.
• Optimizar el rendimiento de la inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
• Construir pipelines de CV/PLN en tiempo real para escenarios de implementación en el edge o en la nube.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Laboratorio práctico con implementación de modelos y perfilado de rendimiento.
• Diseño de pipelines en vivo utilizando casos de uso reales de CV y PLN.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) y Apache TVM permiten una optimización avanzada y la personalización de operadores de modelos de IA para el hardware Huawei Ascend.

Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o en sitio) está dirigida a desarrolladores de sistemas de nivel avanzado que deseen crear, implementar y ajustar operadores personalizados para modelos de IA utilizando el modelo de programación TIK de CANN y la integración del compilador TVM.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Escribir y probar operadores de IA personalizados utilizando el DSL de TIK para procesadores Ascend.
• Integrar operaciones personalizadas en el tiempo de ejecución y el gráfico de ejecución de CANN.
• Utilizar TVM para la programación de operadores, la auto-optimización y la medición de rendimiento.
• Depurar y optimizar el rendimiento a nivel de instrucciones para patrones de cómputo personalizados.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Práctica de codificación de operadores utilizando los pipelines de TIK y TVM.
• Pruebas y ajuste en hardware Ascend o simuladores.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.

Las arquitecturas de GPU chinas, como Huawei Ascend, Biren y las MLU de Cambricon, ofrecen alternativas a CUDA adaptadas para los mercados locales de IA y computación de alto rendimiento (HPC).

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a programadores de GPU de nivel avanzado y especialistas en infraestructura que deseen migrar y optimizar aplicaciones CUDA existentes para su implementación en plataformas de hardware chinas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Evaluar la compatibilidad de las cargas de trabajo CUDA existentes con las alternativas de chips chinos.
• Transferir las bases de código CUDA a los entornos Huawei CANN, Biren SDK y BANGPy de Cambricon.
• Comparar el rendimiento e identificar puntos de optimización entre plataformas.
• Abordar los desafíos prácticos en el soporte multiarquitectura y la implementación.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Talleres prácticos de traducción de código y comparación de rendimiento.
• Ejercicios guiados centrados en estrategias de adaptación multi-GPU.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su plataforma o proyecto CUDA, contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo y guiada por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI con un nivel principiante que desean comprender los fundamentos de las aplicaciones inteligentes y cómo se pueden aplicar en diversas industrias.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la historia, los principios y el impacto de la inteligencia artificial.
• Identificar y aplicar diferentes algoritmos de aprendizaje automático.
• Gestionar y analizar datos de manera efectiva para aplicaciones de IA.
• Reconocer las aplicaciones prácticas y las limitaciones de la IA en diferentes sectores.
• Discutir las consideraciones éticas y las implicaciones sociales de la tecnología de IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, ingenieros y profesionales de la inteligencia artificial de nivel intermedio a avanzado que deseen dominar los matices de las aplicaciones inteligentes y utilizarlos para resolver problemas complejos del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar y analizar arquitecturas de aprendizaje profundo.
• Aplicar el aprendizaje automático a gran escala en un entorno de computación distribuida.
• Diseñar y ejecutar modelos de aprendizaje por refuerzo para la toma de decisiones.
• Desarrollar sistemas avanzados de procesamiento de lenguaje natural (PLN) para la comprensión del lenguaje.
• Utilizar técnicas de visión por computadora para el análisis de imágenes y video.
• Abordar las consideraciones éticas en el desarrollo y despliegue de sistemas de IA.

Ascend, Biren y Cambricon son las principales plataformas de hardware de IA en China, cada una ofreciendo herramientas únicas de aceleración y perfilado para cargas de trabajo de IA a escala de producción.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de infraestructura y rendimiento de IA de nivel avanzado que desean optimizar los flujos de trabajo de inferencia y entrenamiento de modelos en múltiples plataformas de chips de IA chinos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Realizar pruebas de rendimiento de modelos en las plataformas Ascend, Biren y Cambricon.
• Identificar cuellos de botella del sistema e ineficiencias de memoria/cómputo.
• Aplicar optimizaciones a nivel de gráfico, de kernel y de operador.
• Configurar las canalizaciones de implementación para mejorar el rendimiento y la latencia.

Formato del curso

• Lección interactiva y discusión.
• Uso práctico de herramientas de perfilado y optimización en cada plataforma.
• Ejercicios guiados centrados en escenarios prácticos de configuración.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso basada en su entorno de rendimiento o tipo de modelo, contáctenos para coordinar los detalles.