План на курса

Въведение в платформата Huawei Ascend

  • Общ преглед на архитектурата и екосистемата на Ascend
  • Преглед на MindSpore и CANN
  • Използване в реални случаи и индустриална релевантност

Настройка на разработническата среда

  • Инсталиране на CANN тулкита и MindSpore
  • Използване на ModelArts и CloudMatrix за управление на проектите
  • Тестване на средата с примерни модели

Разработка на модели с MindSpore

  • Дефиниране и обучаване на модели в MindSpore
  • Данни работни процеси и форматиране на наборите от данни
  • Експортиране на модели в Ascend-съвместим формат

Оптимизация на производителността с Ascend

  • Фузиониране на оператори и персонализирани ядра
  • Тайлуване и упражнения за AI Core
  • Инструменти за бенчмаркиране и профилиране

Стратегии за разгласяване

  • Препоръки за разгласяне на ръбово и облачно ниво
  • Използване на MindX SDK за разгласяване
  • Интеграция с CloudMatrix работни процеси

Отстраняване на грешки и мониторинг

  • Използване на Profiler и AiD за трейсинг
  • Отстраняване на грешки при изпълнението
  • Мониторинг на ползването на ресурси и пропускайността

Изучаване на случай и интеграция в лабораторията

  • Разработка на цял работен процес с MindSpore
  • Лаб: Построение, оптимизация и разгласяване на модел в Ascend
  • Сравнение на производителността с други платформи

Кратък обобщаващ резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на невронните мрежи и AI работни процеси
  • Опит с програмирането на Python
  • Запознанство с работни процеси за обучение и разгласяване на модели

Аудитория

  • AI инженери
  • Данни учени, работещи с Huawei AI стека
  • ML разработчици, използващи Ascend и MindSpore
 21 часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории