Schița de curs

Introducere în platforma Huawei Ascend

  • Prezentare generală a arhitecturii Ascend și ecosistemului său
  • Descriere de bază a MindSpore și CANN
  • Cazuri de utilizare și relevanța pentru industrie

Configurarea mediului de dezvoltare

  • Instalarea pachetului de instrumente CANN și MindSpore
  • Folosirea ModelArts și CloudMatrix pentru orchestrațiune proiectelor
  • Testarea mediului cu modele de exemplu

Dezvoltarea modelului cu MindSpore

  • Definirea și antrenamentul modelului în MindSpore
  • Pipele de date și formatarea seturilor de date
  • Exportarea modelelor în format compatibil cu Ascend

Optimizare a performanței pe Ascend

  • Fuziunea operatorilor și nucleele personalizate
  • Strategia de tiling și planificarea AI Core
  • Instrumente pentru benchmarking și profilare

Strategii de implementare

  • Echilibrări între implementarea la bord și în cloud
  • Folosirea SDK-ului MindX pentru implementare
  • Integrarea cu fluxurile de lucru CloudMatrix

Depanare și monitorizare

  • Folosirea Profiler și AiD pentru urmărire
  • Depanarea eșecurilor la timp de execuție
  • Monitorizarea utilizării resurselor și a raportului de flux

Cazuri de studiu și integrare laborator

  • Dezvoltarea întregii pipe-uri folosind MindSpore
  • Laborator: Construcția, optimizarea și implementarea unui model pe Ascend
  • Comparări de performanță cu alte platforme

Rezumat și următoarele pași

Cerințe

  • O înțelegere a rețelelor neuronale și al fluxurilor de lucru AI
  • Experiență cu programarea Python
  • Familiaritate cu pipeline-urile de antrenare și distribuție a modelului

Publicul vizat

  • Inginerii AI
  • Cercetătorii în date care lucrează cu platforma Huawei AI
  • Vezinarii de ML care folosesc Ascend și MindSpore
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite