Temario del curso
Introducción a la plataforma Huawei Ascend
- Visión general de la arquitectura y el ecosistema de Ascend
- Visión general 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 ejemplo
Desarrollo de modelos con MindSpore
- Definición y entrenamiento de modelos en MindSpore
- Pipelines de datos y formato de conjuntos de datos
- Exportación de modelos a un formato compatible con Ascend
Optimización del rendimiento en Ascend
- Fusión de operadores y kernels personalizados
- Estrategia de tiling y programación de AI Core
- Herramientas de benchmarking y perfilado
Estrategias de despliegue
- Compensaciones entre el despliegue en el borde y en la nube
- Uso del SDK MindX para el despliegue
- Integración con los flujos de trabajo de CloudMatrix
Depuración y supervisión
- Uso de Profiler y AiD para el seguimiento (tracing)
- Depuración de fallos en tiempo de ejecución
- Supervisión del uso de recursos y la tasa de transferencia
Caso de estudio e integración de laboratorio
- Desarrollo de un pipeline completo utilizando MindSpore
- Laboratorio: construir, optimizar y desplegar un modelo en Ascend
- Comparación de rendimiento con otras plataformas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos sobre redes neuronales y flujos de trabajo de IA
- Experiencia con la programación en Python
- Familiaridad con los pipelines de entrenamiento y despliegue de modelos
Público objetivo
- Ingenieros de IA
- Científicos de datos que trabajan con el stack de IA de Huawei
- Desarrolladores de ML que utilizan Ascend y MindSpore
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Reseñas (2)
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Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
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