Inferencia y despliegue de IA con CloudMatrix

Huawei Ascend es una familia de procesadores de inteligencia artificial diseñados para ofrecer un alto rendimiento en inferencia y entrenamiento.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel intermedio que deseen desarrollar y optimizar modelos de redes neuronales utilizando la plataforma Ascend de Huawei y el kit de herramientas CANN.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y configurar el entorno de desarrollo de CANN.
• Desarrollar aplicaciones de IA utilizando flujos de trabajo de MindSpore y CloudMatrix.
• Optimizar el rendimiento en NPUs Ascend mediante operadores personalizados y técnicas de tiling.
• Implementar modelos en entornos edge o cloud.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusión.
• Práctica con el uso de Huawei Ascend y el kit de herramientas CANN en aplicaciones de muestra.
• Ejercicios guiados centrados en la construcción, entrenamiento e implementación de modelos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su infraestructura o conjuntos de datos, póngase en contacto con nosotros para organizarlo.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la pila de cómputo de inteligencia artificial de Huawei para el despliegue y optimización de modelos de IA en procesadores Ascend AI.

Esta formación en vivo con instrucción directa (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de IA de nivel intermedio que deseen implementar modelos de IA entrenados de manera eficiente en hardware Huawei Ascend utilizando el kit de herramientas CANN y herramientas como MindSpore, TensorFlow o PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura de CANN y su papel en la cadena de despliegue de IA.
• Convertir y adaptar modelos de marcos populares a formatos compatibles con Ascend.
• Utilizar herramientas como ATC, conversión de modelos OM y MindSpore para inferencia en bordes y la nube.
• Diagnosticar problemas de despliegue y optimizar el rendimiento en hardware Ascend.

Formato del curso

• Clase interactiva y demostración práctica.
• Práctica de laboratorio utilizando herramientas CANN y simuladores o dispositivos Ascend.
• Escenarios de despliegue prácticos basados en modelos de IA del mundo real.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

Esta formación en vivo con instrucción presencial en Guatemala (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de IA y desarrolladores de software de nivel principiante a intermedio que deseen adquirir una comprensión fundamental de los principios y prácticas de la ingeniería de IA.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos y tecnologías centrales detrás de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
• Implementar modelos básicos de aprendizaje automático utilizando TensorFlow y PyTorch.
• Aplicar técnicas de IA para resolver problemas prácticos en el desarrollo de software.
• Gestionar y mantener proyectos de IA utilizando las mejores prácticas de la ingeniería de IA.
• Reconocer las implicaciones éticas y las responsabilidades involucradas en el desarrollo de sistemas de IA.

Este programa práctico de dos días brinda a los participantes las habilidades necesarias para utilizar herramientas de Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) de manera efectiva, segura y consistente en trabajos técnicos y operativos. La capacitación se centra en convertir la IA en un asistente confiable del día a día para redactar y mejorar documentación, estructurar requisitos, acelerar el análisis y la generación de informes, apoyar la resolución de problemas y agilizar la comunicación entre funciones. Los participantes aprenderán patrones de indicaciones (prompts) comprobados, técnicas de validación para reducir errores y «alucinaciones», así como prácticas de gobernanza ligeras para proteger información confidencial y propiedad intelectual. El curso está diseñado para producir plantillas utilizables de inmediato, flujos de trabajo y un enfoque repetible para el trabajo asistido por IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA y desarrolladores de software de nivel intermedio a avanzado que deseen crear aplicaciones inteligentes utilizando IA y ML.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos avanzados y las tecnologías subyacentes a la IA y el ML.
• Analizar y visualizar datos para orientar el desarrollo de modelos de IA/ML.
• Construir, entrenar e implementar modelos de IA/ML de manera efectiva.
• Crear aplicaciones inteligentes capaces de resolver problemas del mundo real.
• Evaluar las implicaciones éticas de las aplicaciones de IA en diversos sectores.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la herramienta de cálculo de IA de Huawei que se utiliza para compilar, optimizar y desplegar modelos de IA en procesadores de IA Ascend.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA principiantes que desean comprender cómo CANN se integra en el ciclo de vida del modelo desde el entrenamiento hasta el despliegue, y cómo funciona con marcos de trabajo como MindSpore, TensorFlow y PyTorch.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el propósito y la arquitectura de la herramienta CANN.
• Configurar un entorno de desarrollo con CANN y MindSpore.
• Convertir y desplegar un modelo de IA simple en hardware Ascend.
• Adquirir conocimientos básicos para futuros proyectos de optimización o integración con CANN.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con despliegue de modelos simples.
• Recorrido paso a paso por la cadena de herramientas de CANN y los puntos de integración.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

El kit de herramientas Ascend CANN de Huawei permite realizar una inferencia de IA potente en dispositivos de borde, como el Ascend 310. CANN proporciona las herramientas esenciales para compilar, optimizar y desplegar modelos en entornos con recursos computacionales y memoria limitados.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen desplegar y optimizar modelos en dispositivos de borde Ascend utilizando la cadena de herramientas CANN.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 utilizando las herramientas CANN.
• Construir pipelines de inferencia ligeros usando MindSpore Lite y AscendCL.
• Optimizar el rendimiento del modelo para entornos con capacidad de cómputo y memoria limitadas.
• Desplegar y monitorear aplicaciones de IA en casos de uso reales en el borde.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostraciones.
• Práctica en laboratorio con modelos y escenarios específicos para el borde.
• Ejemplos de despliegue en vivo en hardware de borde virtual o físico.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

La pila de inteligencia artificial (IA) de Huawei — desde el SDK de bajo nivel CANN hasta el marco de alto nivel MindSpore — ofrece un entorno de desarrollo e implementación de IA estrechamente integrado, optimizado para el hardware Ascend.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante a intermedio que deseen comprender cómo los componentes CANN y MindSpore trabajan juntos para gestionar el ciclo de vida del modelo y tomar decisiones sobre la infraestructura.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura en capas de la pila de cómputo inteligente de Huawei.
• Identificar cómo CANN respalda la optimización de modelos y el despliegue a nivel de hardware.
• Evaluar el marco MindSpore y su conjunto de herramientas en relación con las alternativas del sector.
• Situación de la pila de IA de Huawei dentro de entornos empresariales, en la nube o instalados localmente (on-premises).

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Demostraciones en vivo del sistema y recorridos prácticos basados en casos.
• Laboratorios guiados opcionales sobre el flujo de modelos desde MindSpore hasta CANN.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) es la base de computación para IA de Huawei que permite a los desarrolladores ajustar y optimizar el rendimiento de las redes neuronales implementadas en los procesadores de IA Ascend.

Esta formación práctica impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA avanzados e ingenieros de sistemas que deseen optimizar el rendimiento de la inferencia utilizando el conjunto de herramientas avanzado de CANN, incluyendo el Motor de Gráficos (Graph Engine), TIK y el desarrollo de operadores personalizados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de tiempo de ejecución de CANN y su ciclo de vida en términos de rendimiento.
• Utilizar herramientas de perfilado y el Motor de Gráficos para analizar y optimizar el rendimiento.
• Crear y optimizar operadores personalizados utilizando TIK y TVM.
• Resolver cuellos de botella de memoria y mejorar el throughput del modelo.

Formato del curso

• Lecciones interactivas y discusión grupal.
• Laboratorios prácticos con perfilado en tiempo real y ajuste de operadores.
• Ejercicios de optimización utilizando ejemplos de implementación en casos extremos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) proporciona herramientas potentes para el despliegue y la optimización de aplicaciones de inteligencia artificial en tiempo real, especialmente en hardware Huawei Ascend.

Esta formación presencial en vivo (en línea o in situ) está dirigida a profesionales intermedios de inteligencia artificial que desean construir, desplegar y optimizar modelos de visión y lenguaje utilizando el SDK CANN para casos de uso en producción.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Desplegar y optimizar modelos de VC y PLN utilizando CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas CANN para convertir modelos e integrarlos en flujos de trabajo en vivo.
• Optimizar el rendimiento de la inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
• Construir flujos de trabajo de VC / PLN en tiempo real para escenarios de despliegue en edge o en la nube.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Laboratorio práctico con despliegue de modelos y perfilado de rendimiento.
• Diseño de flujos de trabajo en vivo utilizando casos de uso reales de VC y PLN.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) y Apache TVM permiten la optimización avanzada y la personalización de operadores de modelos de IA para el hardware Huawei Ascend.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de sistemas de nivel avanzado que deseen crear, implementar y ajustar operadores personalizados para modelos de IA utilizando el modelo de programación TIK de CANN y la integración del compilador TVM.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Escribir y probar operadores de IA personalizados utilizando el DSL de TIK para procesadores Ascend.
• Integrar operadores personalizados en el tiempo de ejecución y el grafo de ejecución de CANN.
• Utilizar TVM para la planificación, auto-ajuste y evaluación comparativa de operadores.
• Depurar y optimizar el rendimiento a nivel de instrucciones para patrones de cómputo personalizados.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostración práctica.
• Práctica de programación de operadores utilizando los pipelines de TIK y TVM.
• Pruebas y ajustes en hardware Ascend o en simuladores.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Las arquitecturas de GPU chinas, como Huawei Ascend, Biren y las MLU de Cambricon, ofrecen alternativas a CUDA diseñadas específicamente para los mercados locales de IA y computación de alto rendimiento (HPC).

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a programadores de GPU y especialistas en infraestructura de nivel avanzado que deseen migrar y optimizar sus aplicaciones CUDA existentes para su implementación en plataformas de hardware chinas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Evaluar la compatibilidad de las cargas de trabajo CUDA existentes con alternativas de chips chinos.
• Migrar repositorios de código CUDA a entornos Huawei CANN, Biren SDK y Cambricon BANGPy.
• Comparar el rendimiento e identificar puntos de optimización entre plataformas.
• Abordar los desafíos prácticos del soporte multiarquitectura y la implementación.

Formato del curso

• Lecciones interactivas y sesiones de debate.
• Talleres prácticos de traducción de código y comparación de rendimiento.
• Ejercicios guiados centrados en estrategias de adaptación multi-GPU.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su plataforma o proyecto CUDA, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI de nivel principiante que desean adquirir una comprensión fundamental de las aplicaciones inteligentes y cómo se pueden aplicar en diversas industrias.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la historia, los principios y el impacto de la inteligencia artificial.
• Identificar y aplicar diferentes algoritmos de aprendizaje automático.
• Gestionar y analizar datos de manera efectiva para aplicaciones de IA.
• Reconocer las aplicaciones prácticas y las limitaciones de la IA en distintos sectores.
• Discutir las consideraciones éticas y las implicaciones sociales de la tecnología de IA.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Guatemala (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos, ingenieros y profesionales de la IA de nivel intermedio a avanzado que deseen dominar los aspectos más intrincados de las aplicaciones inteligentes y aprovecharlos para resolver problemas complejos del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar y analizar arquitecturas de aprendizaje profundo.
• Aplicar aprendizaje automático a gran escala en un entorno de computación distribuida.
• Diseñar y ejecutar modelos de aprendizaje por refuerzo para la toma de decisiones.
• Desarrollar sistemas sofisticados de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para la comprensión del idioma.
• Utilizar técnicas de visión por computadora para el análisis de imágenes y vídeos.
• Abordar consideraciones éticas en el desarrollo e implementación de sistemas de IA.

Ascend, Biren y Cambricon son plataformas líderes de hardware de IA en China, cada una ofreciendo herramientas únicas de aceleración y perfilado para cargas de trabajo de IA a escala de producción.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros avanzados de infraestructura de IA y rendimiento que desean optimizar los flujos de inferencia y entrenamiento de modelos en múltiples plataformas de chips de IA chinos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Ejecutar benchmarks de modelos en las plataformas Ascend, Biren y Cambricon.
• Identificar cuellos de botella del sistema e ineficiencias de memoria/cómputo.
• Aplicar optimizaciones a nivel de grafo, de kernel y de operador.
• Ajustar las canalizaciones de implementación para mejorar el throughput (rendimiento) y la latencia.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusiones.
• Uso práctico de herramientas de perfilado y optimización en cada plataforma.
• Ejercicios guiados centrados en escenarios prácticos de ajuste.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su entorno de rendimiento o tipo de modelo, contáctenos para organizarla.