Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в платформата Huawei Ascend
- Преглед на архитектурата и екосистемата на Ascend
- Преглед на MindSpore и CANN
- Случаи на употреба и индустриална значимост
Настройка на средата за разработка
- Инсталиране на инструментариума CANN и MindSpore
- Използване на ModelArts и CloudMatrix за оркестрация на проекти
- Тестване на средата с примерни модели
Разработка на модели с MindSpore
- Дефиниране и обучение на модели в MindSpore
- Конвейери за данни и форматиране на набори от данни
- Експортиране на модели в съвместим с Ascend формат
Оптимизация на производителността на Ascend
- Сливане на оператори и персонализирани ядра
- Стратегия за тайлинг и планиране на AI ядра
- Инструменти за бенчмаркинг и профилиране
Стратегии за внедряване
- Компромиси при ръбово спрямо облачно внедряване
- Използване на MindX SDK за внедряване
- Интеграция с работни потоци на CloudMatrix
Отстраняване на грешки и мониторинг
- Използване на Profiler и AiD за проследяване
- Отстраняване на грешки при изпълнение по време на работа
- Мониторинг на използване на ресурси и пропускателна способност
Казус и лабораторна интеграция
- Цялостна разработка на конвейер с използване на MindSpore
- Лабораторна работа: Изграждане, оптимизация и внедряване на модел на Ascend
- Сравнение на производителността с други платформи
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на невронни мрежи и AI работни потоци
- Опит с програмиране на Python
- Запознатост с процеси за обучение и внедряване на модели
Аудитория
- AI инженери
- Специалисти по обработка на данни, работещи с AI стек на Huawei
- ML разработчици, използващи Ascend и MindSpore
21 Часа
Отзиви от участници (1)
Придобих знания за библиотеката Streamlit на Python и със сигурност ще опитам да я използвам, за да подобря приложенията в моя екип, които са създадени с R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Курс - GitHub Copilot for Developers
Машинен превод