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Temario del curso

Introducción a la plataforma Huawei Ascend

  • Descripción general de la arquitectura y ecosistema de Ascend.
  • Descripción general de MindSpore y CANN.
  • Casos de uso e 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 muestra.

Desarrollo de modelos con MindSpore

  • Definición y entrenamiento de modelos en MindSpore.
  • Pipelines 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.
  • Estrategia de segmentación (tiling) y planificación del núcleo de IA.
  • Herramientas de análisis de rendimiento y perfilado.

Estrategias de implementación

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

Depuración y monitoreo

  • Uso de Profiler y AiD para rastreo (tracing).
  • Depuración de fallos en tiempo de ejecución.
  • Monitoreo del uso de recursos y rendimiento.

Estudio de caso e integración con laboratorio

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de redes neuronales y flujos de trabajo de IA.
  • Experiencia con programación en Python.
  • Conocimiento de los procesos de entrenamiento e implementación de modelos.

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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