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Temario del curso

Introducción a la plataforma Huawei Ascend

  • Visión general de la arquitectura y el ecosistema de Ascend.
  • Descripción general de MindSpore y CANN.
  • Casos de uso y relevancia en la industria.

Configuración del entorno de desarrollo

  • Instalación del kit de herramientas CANN y MindSpore.
  • Uso de ModelArts y CloudMatrix para la orquestación de proyectos.
  • Prueba del entorno con modelos de ejemplo.

Desarrollo de modelos con MindSpore

  • Definición y entrenamiento de modelos en MindSpore.
  • Canalizaciones de datos y formato de conjuntos de datos.
  • Exportación de modelos al formato compatible con Ascend.

Optimización del rendimiento en Ascend

  • Fusión de operadores y núcleos personalizados.
  • Estrategias de segmentación (tiling) y planificación del núcleo de IA (AI Core).
  • Herramientas de benchmarking y perfilado.

Estrategias de implementación

  • Compensaciones entre la implementación en el borde y en la nube.
  • Uso del SDK MindX para la implementación.
  • Integración con los flujos de trabajo de CloudMatrix.

Depuración y monitoreo

  • Uso del profiler y AiD para el rastreo de procesos.
  • Resolución de errores en tiempo de ejecución.
  • Monitoreo del uso de recursos y del rendimiento.

Estudio de caso e integración con laboratorio

  • Desarrollo completo del flujo de trabajo utilizando MindSpore.
  • Laboratorio: Construir, optimizar e implementar un modelo en Ascend.
  • Comparación del rendimiento con otras plataformas.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos sobre redes neuronales y flujos de trabajo de inteligencia artificial.
  • Experiencia en programación con Python.
  • Familiaridad con los procesos de entrenamiento e implementación de modelos.

Público objetivo

  • Ingenieros de inteligencia artificial.
  • Científicos de datos que trabajan con la pila de IA de Huawei.
  • Desarrolladores de aprendizaje automático que utilizan Ascend y MindSpore.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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