Desarrollo con BANGPy y Neuware en unidades MLU de Cambricon
Las unidades MLU (Machine Learning Units) de Cambricon son chips de IA especializados, optimizados para inferencia y entrenamiento en entornos de borde y centros de datos.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (online o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que deseen crear e implementar modelos de IA utilizando el marco de trabajo BANGPy y el SDK de Neuware en hardware MLU de Cambricon.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y preparar los entornos de desarrollo de BANGPy y Neuware.
- Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para unidades MLU de Cambricon.
- Implementar modelos en dispositivos de borde y centros de datos que ejecuten el tiempo de ejecución de Neuware.
- Integrar flujos de trabajo de aprendizaje automático con las funciones de aceleración específicas de MLU.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Uso práctico de BANGPy y Neuware para desarrollo e implementación.
- Ejercicios guiados centrados en la optimización, integración y pruebas.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso según su modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso, contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción a Cambricon y la arquitectura MLU
- Vista general del portafolio de chips de IA de Cambricon
- Arquitectura MLU y tubería de instrucciones
- Tipos de modelos admitidos y casos de uso
Instalación del conjunto de herramientas de desarrollo
- Instalación de BANGPy y el SDK de Neuware
- Configuración del entorno para Python y C++
- Compatibilidad de modelos y preprocesamiento
Desarrollo de modelos con BANGPy
- Estructura de tensores y gestión de formas
- Construcción de gráficos de computación
- Soporte para operaciones personalizadas en BANGPy
Implementación con el tiempo de ejecución de Neuware
- Conversión y carga de modelos
- Control de ejecución e inferencia
- Prácticas de implementación en el borde y centros de datos
Optimización del rendimiento
- Asignación de memoria y ajuste de capas
- Seguimiento y perfilado de la ejecución
- Cuellos de botella comunes y soluciones
Integración de MLU en aplicaciones
- Uso de las API de Neuware para la integración en aplicaciones
- Soporte para transmisión de datos y múltiples modelos
- Escenarios de inferencia híbridos de CPU-MLU
Proyecto final y caso de uso
- Laboratorio: Implementación de un modelo de visión por computadora o procesamiento de lenguaje natural (NLP)
- Inferencia en el borde con integración de BANGPy
- Pruebas de precisión y rendimiento
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de la estructura de los modelos de aprendizaje automático
- Experiencia con Python y/o C++
- Conocimiento de los conceptos de implementación y aceleración de modelos
Público objetivo
- Desarrolladores de IA embebida
- Ingenieros de ML que implementan soluciones en el borde o en centros de datos
- Desarrolladores que trabajan con infraestructura de IA china
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- Comprender los fundamentos de la tecnología 5G y su impacto en la IA en el borde.
- Desplegar modelos de IA optimizados para aplicaciones de baja latencia en entornos 5G.
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- Comprender cómo el 6G transformará las arquitecturas de computación en el borde y de IoT.
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- Evaluar los modelos de negocio y operativos habilitados por la convergencia entre el 6G y el borde.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Análisis de casos prácticos y ejercicios aplicados de diseño de arquitecturas.
- Simulación práctica con herramientas de borde o contenedores (opcionales).
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Técnicas Avanzadas de IA en el Borde
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- Explorar técnicas avanzadas en el desarrollo y optimización de modelos de IA en el borde.
- Implementar estrategias innovadoras para desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos.
- Utilizar herramientas y marcos de trabajo especializados para aplicaciones avanzadas de IA en el borde.
- Optimizar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA en el borde.
- Explorar casos de uso innovadores y tendencias emergentes en IA en el borde.
- Abordar consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en los despliegues de IA en el borde.
Construcción de soluciones de IA en el borde
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios de la IA en el borde y sus beneficios.
- Configurar y preparar el entorno de computación en el borde.
- Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en el borde.
- Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos de borde.
- Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en el borde.
- Abordar consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de IA en el borde.
Construcción de Sistemas de IA en el Borde Seguros y Resilientes
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los riesgos de seguridad y las vulnerabilidades en los despliegues de IA en el borde.
- Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
- Diseñar arquitecturas de IA en el borde resilientes capaces de resistir amenazas cibernéticas.
- Aplicar estrategias de despliegue seguro de modelos de IA en entornos de borde.
CANN para el despliegue de IA en el borde
14 HorasEl 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.
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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.
Edge AI para la agricultura: Agricultura inteligente y monitoreo de precisión
21 HorasEsta formación en vivo con instructores en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de agrotec de nivel principiante a intermedio, especialistas en IoT e ingenieros de IA que desean desarrollar e implementar soluciones de Edge AI para la agricultura inteligente.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el papel de Edge AI en la agricultura de precisión.
- Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado impulsados por IA.
- Desarrollar soluciones de riego automatizado y sensores ambientales.
- Optimizar la eficiencia agrícola mediante análisis de Edge AI en tiempo real.
IA en el borde de la red para sistemas autónomos
14 HorasEsta formación en vivo, impartida por instructores, en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos e investigadores de IA que deseen aprovechar la IA en el borde para crear soluciones innovadoras para sistemas autónomos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel y los beneficios de la IA en el borde en sistemas autónomos.
- Desarrollar e implementar modelos de IA para el procesamiento en tiempo real en dispositivos de borde.
- Implementar soluciones de IA en el borde en vehículos autónomos, drones y robótica.
- Diseñar y optimizar sistemas de control utilizando IA en el borde.
- Abordar las consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA autónomas.
Edge AI: Del concepto a la implementación
14 HorasEsta formación en vivo, impartida por instructores en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de nivel intermedio que desean comprender en profundidad Edge AI, desde su concepción hasta su implementación práctica, incluyendo su configuración y despliegue.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales de Edge AI.
- Configurar y establecer entornos de Edge AI.
- Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de Edge AI.
- Desplegar y gestionar aplicaciones de Edge AI.
- Integrar Edge AI con sistemas y flujos de trabajo existentes.
- Abordar consideraciones éticas y buenas prácticas en la implementación de Edge AI.
AI en el borde para visión por computadora: Procesamiento de imágenes en tiempo real
21 HorasEsta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora y desarrolladores de AI de nivel intermedio a avanzado, así como a profesionales del IoT que deseen implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos en el borde.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos del AI en el borde y sus aplicaciones en visión por computadora.
- Implementar modelos de aprendizaje profundo optimizados en dispositivos en el borde para el análisis de imágenes y video en tiempo real.
- Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para la implementación de modelos.
- Optimizar modelos de AI para obtener un mejor rendimiento, eficiencia energética e inferencia de baja latencia.
Edge AI para Servicios Financieros
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de finanzas de nivel intermedio, desarrolladores de fintech y especialistas en IA que deseen implementar soluciones de Edge AI en servicios financieros.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel de Edge AI en los servicios financieros.
- Implementar sistemas de detección de fraudes utilizando Edge AI.
- Mejorar el servicio al cliente mediante soluciones impulsadas por IA.
- Aplicar Edge AI para la gestión de riesgos y la toma de decisiones.
- Desplegar y gestionar soluciones de Edge AI en entornos financieros.
IA en el borde para atención médica
14 HorasEsta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que deseen aprovechar la IA en el borde para desarrollar soluciones innovadoras en el ámbito de la salud.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel y los beneficios de la IA en el borde en el sector de la salud.
- Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos de borde para aplicaciones de salud.
- Implementar soluciones de IA en el borde en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
- Diseñar e implementar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando IA en el borde.
- Abordar las consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones de IA en el sector de la salud.
IA en el borde (Edge AI) en Automatización Industrial
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros industriales de nivel intermedio, profesionales de la manufactura y desarrolladores de IA que desean implementar soluciones de IA en el borde en la automatización industrial.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el papel de la IA en el borde en la automatización industrial.
- Implementar soluciones de mantenimiento predictivo utilizando IA en el borde.
- Aplicar técnicas de IA para el control de calidad en procesos de fabricación.
- Optimizar procesos industriales mediante el uso de IA en el borde.
- Desplegar y gestionar soluciones de IA en el borde en entornos industriales.
Optimización del rendimiento en Ascend, Biren y Cambricon
21 HorasAscend, 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.