Plan Szkolenia

Wprowadzenie do platformy Huawei Ascend
  • Przegląd architektury i ekosystemu Ascend
  • Przegląd MindSpore i CANN
  • Przypadki użycia i znaczenie w branży
Konfiguracja środowiska programistycznego
  • Instalacja zestawu narzędzi CANN i MindSpore
  • Użycie ModelArts i CloudMatrix do orchestracji projektów
  • Testowanie środowiska za pomocą przykładowych modeli
Rozwijanie modeli z MindSpore
  • Definicja i szkolenie modelu w MindSpore
  • Przetwarzanie danych i formatowanie zestawów danych
  • Eksportowanie modeli do formatu kompatybilnego z Ascend
Optymalizacja wydajności na Ascend
  • Łączenie operatorów i niestandardowe jądra
  • Strategia podziału i planowanie AI Core
  • Narzędzia do benchmarkingu i profilowania
Strategie wdrażania
  • Porównanie wdrażania na krawędzi vs w chmurze
  • Użycie SDK MindX do wdrażania
  • Integracja z pracami CloudMatrix
Diagnostyka i monitorowanie
  • Użycie Profiler i AiD do śledzenia
  • Diagnostyka błędów czasu wykonywania
  • Monitorowanie zużycia zasobów i przepustowości
Przypadki użycia i integracja z laboratorium
  • Rozwijanie pełnego pipeline z użyciem MindSpore
  • Laboratorium: Budowa, optymalizacja i wdrażanie modelu na Ascend
  • Porównanie wydajności z innymi platformami
Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie sieci neuronowych i przepływów AI
  • Doświadczenie w programowaniu Python
  • Znałość z procesami szkolenia i wdrażania modeli

Grupa docelowa

  • Inżynierowie AI
  • Naukowcy danych pracujący z zestawem Huawei AI
  • Programiści ML używający Ascend i MindSpore
 21 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie