План на курса

Въведение в платформата Huawei Ascend

  • Преглед на архитектурата и екосистемата на Ascend
  • Преглед на MindSpore и CANN
  • Примери за използване и релевантност в индустрията

Настройка на разработващата среда

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

Разработка на модели с MindSpore

  • Дефиниране и обучение на модели в MindSpore
  • Пайплайни за данни и форматиране на дъсетове
  • Експортиране на модели в формат, съвместим с Ascend

Оптимизация на производителността на Ascend

  • Сливане на оператори и персонализирани ядра
  • Стратегии за тайлинг и планиране на AI Core
  • Инструменти за тестиране и профилиране

Стратегии за развертане

  • Предимства и недостатъци при развертане на крайните устройства и облака
  • Използване на MindX SDK за развертане
  • Интеграция с CloudMatrix работни процеси

Отстраняване на грешки и мониторинг

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

Случайно изследване и интеграция с лаборатории

  • Пълно развитие на пайплайна с MindSpore
  • Лаборатория: Създаване, оптимизация и развертане на модел на Ascend
  • Сравнение на производителността с други платформи

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

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

Целева аудитория

  • Инженери по изкуствен интелигент
  • Научни работници по данни, които работят с Huawei AI стека
  • Разработчици на машинно обучение, които използват Ascend и MindSpore
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории