Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do platformy Huawei Ascend
- Przegląd architektury i ekosystemu Ascend
- Przegląd MindSpore i CANN
- Przeznaczenia i znaczenie w branży
Konfiguracja środowiska programistycznego
- Instalowanie zestawu narzędzi CANN i MindSpore
- Używanie ModelArts i CloudMatrix do orchestracji projektów
- Testowanie środowiska za pomocą przykładowych modeli
Rozwoj modeli z użyciem MindSpore
- Definiowanie i trening modeli w MindSpore
- Potoki danych i formatowanie zbiorów danych
- Eksportowanie modeli do formatu kompatybilnego z Ascend
Optymalizacja wydajności na Ascend
- Fuzja operatorów i niestandardowe jądra
- Strategia płytki i harmonogram AI Core
- Narzędzia do benchmarkingu i profilowania
Strategie wdrażania
- Zalety i wady wdrażania na obrzeżach vs w chmurze
- Używanie MindX SDK do wdrażania
- Integracja z procesami CloudMatrix
Debugowanie i monitorowanie
- Używanie Profiler i AiD do śledzenia
- Debugowanie błędów podczas wykonywania
- Monitorowanie zużycia zasobów i przepustowości
Studium przypadku i integracja z laboratorium
- Pełny rozwój pipeline z użyciem MindSpore
- Laboratorium: Budowa, optymalizacja i wdrażanie modelu na Ascend
- Porównanie wydajności z innymi platformami
Podsumowanie i następne kroki
Wymagania
- Znajomość sieci neuronowych i przepływów AI
- Doświadczenie z programowaniem Python
- Znajomość z procesami trenowania i wdrażania modeli
Grupa docelowa
- Inżynierowie AI
- Naukowcy danych pracujący z zestawem AI Huawei
- Programiści ML używający Ascend i MindSpore
21 godzin
Opinie uczestników (1)
Poznanie zaawansowanego użytkowania Copilota przez wykładowcę & Wystarczająca i efektywna sesja praktyczna
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Szkolenie - Intermediate GitHub Copilot
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję