Свържете се с нас

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

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории