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Temario del curso
Introducción a la Plataforma Huawei Ascend
- Descripción general de la arquitectura y el ecosistema de Ascend.
- Descripción general de MindSpore y CANN.
- Casos de uso y relevancia industrial.
Configuración del Entorno de Desarrollo
- Instalación del kit de herramientas CANN y MindSpore.
- Uso de ModelArts y CloudMatrix para la orquestación de proyectos.
- Pruebas del entorno con modelos de ejemplo.
Desarrollo de Modelos con MindSpore
- Definición y entrenamiento de modelos en MindSpore.
- Pipelines de datos y formateo de conjuntos de datos.
- Exportación de modelos a un formato compatible con Ascend.
Optimización de Rendimiento en Ascend
- Fusión de operadores y kernels personalizados.
- Estrategia de tiling y programación del AI Core.
- Herramientas de análisis de rendimiento y perfiles.
Estrategias de Implementación
- Compromisos entre la implementación en edge y en la nube.
- Uso del MindX SDK para la implementación.
- Integración con flujos de trabajo de CloudMatrix.
Depuración y Monitoreo
- Uso de Profiler y AiD para trazado.
- Depuración de fallos en tiempo de ejecución.
- Monitoreo del uso de recursos y el throughput.
Caso de Estudio e Integración de Laboratorio
- Desarrollo del pipeline completo utilizando MindSpore.
- Laboratorio: Construcción, optimización e implementación de un modelo en Ascend.
- Comparación de rendimiento con otras plataformas.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de las redes neuronales y los flujos de trabajo de IA.
- Experiencia en programación con Python.
- Familiaridad con los flujos de trabajo de entrenamiento e implementación de modelos.
Público Objetivo
- Ingenieros de IA.
- Científicos de datos que trabajan con el stack de IA de Huawei.
- Desarrolladores de ML que utilizan Ascend y MindSpore.
21 Horas
Reseñas (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática
