Temario del curso

Introducción a la Plataforma Huawei Ascend

  • Visión general de la arquitectura y ecosistema de Ascend
  • Panorama 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 núcleos personalizados
  • Estrategia de tiling y programación de AI Core
  • Herramientas de benchmarking y perfilado

Estrategias de Implementación

  • Balance entre implementación en borde y nube
  • Uso del SDK MindX para la implementación
  • Integración con flujos de trabajo de CloudMatrix

Depuración y Monitoreo

  • Uso del Profiler y AiD para trazado
  • Depuración de fallos en tiempo de ejecución
  • Monitoreo de uso de recursos y rendimiento

Estudio de Caso e Integración del Laboratorio

  • Desarrollo completo de pipeline utilizando MindSpore
  • Laboratorio: Construir, optimizar e implementar un modelo en Ascend
  • Comparación del rendimiento con otras plataformas

Resumen y Pasos Siguientes

Requerimientos

  • Comprensión de redes neuronales y flujos de trabajo de IA
  • Experiencia en programación con Python
  • Familiaridad con pipelines de entrenamiento e implementación de modelos

Audiencia

  • Ingenieros de IA
  • Científicos de datos que trabajan con la pila de IA de Huawei
  • Desarrolladores de ML que utilizan Ascend y MindSpore
 21 Horas

Formación Corporativa a Medida

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