План на курса

Въведение в платформата Huawei Ascend

  • Обзор на архитектурата и екосистемата на Ascend
  • Обзор на MindSpore и CANN
  • Приложения и отраслова важност

Настройка на разработващата среда

  • Инсталиране на инструментария CANN и MindSpore
  • Използване на ModelArts и CloudMatrix за оркестрация на проекти
  • Тестиране на средата с примерни модели

Разработка на модели с MindSpore

  • Определение и обучение на модели в MindSpore
  • Потокове за обработка на данни и форматиране на набор от данни
  • Износ на модели в формат, съвместим с Ascend

Оптимизация на производителността на Ascend

  • Сливане на оператори и потребителски ядра
  • Стратегия за тайлинг и планиране на AI Core
  • Инструменти за бенчмаркиране и профилиране

Стратегии за развертане

  • Търговски компромис между развертане на периферно устройство и облак
  • Използване на MindX SDK за развертане
  • Интеграция с работите на CloudMatrix

Отстраняване на грешки и мониторинг

  • Използване на Profiler и AiD за трасиране
  • Отстраняване на грешки в време на изпълнение
  • Мониторинг на използването на ресурси и пропускателна способност

Примерен случай и интеграция с лабораторни упражнения

  • Разработка на пълен пиплайн с MindSpore
  • Лабораторно упражнение: Създаване, оптимизация и развертане на модел на Ascend
  • Сравнение на производителността с други платформи

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране с нейронни мрежи и работни процеси на изкуствен интелигент
  • Опит с Python програмиране
  • Знакомство с процеси за обучение и разверване на модели

Целева аудитория

  • Инженери по изкуствен интелигент
  • Специалисти по данни, работящи с Huawei AI стек
  • Разработчици на ML, използващи Ascend и MindSpore
 21 часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории