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Temario del curso
Introducción a la plataforma Huawei Ascend
- Visión general de la arquitectura y el ecosistema de Ascend
- Visión 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
- Flujos de datos y formateo de conjuntos de datos
- Exportación de modelos a formato compatible con Ascend
Optimización del rendimiento en Ascend
- Fusión de operadores y núcleos personalizados
- Estrategia de tiling y planificación de AI Core
- Herramientas de pruebas de rendimiento (benchmarking) y perfilado
Estrategias de despliegue
- Compensaciones (trade-offs) entre el despliegue en edge y en cloud
- Uso del SDK MindX para el despliegue
- 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 rendimiento de throughput
Caso de estudio e integración de laboratorio
- Desarrollo de un flujo completo (pipeline) utilizando MindSpore
- Laboratorio: construcción, optimización y despliegue de un modelo en Ascend
- Comparación de rendimiento con otras plataformas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de redes neuronales y flujos de trabajo de IA
- Experiencia en programación con Python
- Familiaridad con flujos de entrenamiento y despliegue de modelos
Público objetivo
- Ingenieros de IA
- Científicos de datos que trabajen con el stack de IA de Huawei
- Desarrolladores de ML que utilicen 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
