Temario del curso
Introducción a Huawei CloudMatrix
- Ecosistema de CloudMatrix y flujo de implementación
- Modelos, formatos y modos de implementación admitidos
- Casos de uso típicos y conjuntos de chips admitidos
Preparación de modelos para la implementación
- Exportación de modelos desde herramientas de entrenamiento (MindSpore, TensorFlow, PyTorch)
- Uso de ATC (Ascend Tensor Compiler) para la conversión de formatos
- Modelos de forma estática y dinámica
Implementación en CloudMatrix
- Creación de servicios y registro de modelos
- Implementación de servicios de inferencia mediante interfaz de usuario (UI) o línea de comandos (CLI)
- Enrutamiento, autenticación y control de acceso
Servicio de solicitudes de inferencia
- Flujos de inferencia por lotes frente a inferencia en tiempo real
- Pipelines de preprocesamiento y posprocesamiento de datos
- Llamada a servicios de CloudMatrix desde aplicaciones externas
Supervisión y ajuste de rendimiento
- Registros de implementación y seguimiento de solicitudes
- Escalado de recursos y equilibrio de carga
- Ajuste de latencia y optimización de throughput
Integración con herramientas empresariales
- Conexión de CloudMatrix con OBS y ModelArts
- Uso de flujos de trabajo y versionado de modelos
- CI/CD para la implementación de modelos y la reversión (rollback)
Pipeline de inferencia de extremo a extremo
- Implementación de un pipeline completo de clasificación de imágenes
- Benchmark y validación de precisión
- Simulación de conmutación por error (failover) y alertas del sistema
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo de entrenamiento de modelos de IA
- Experiencia con marcos de trabajo de aprendizaje automático basados en Python
- Familiaridad básica con los conceptos de implementación en la nube
Público objetivo
- Equipos de operaciones de IA (AI ops)
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Especialistas en implementación en la nube que trabajan con la infraestructura de Huawei
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Reseñas (2)
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