Desarrollo en Cambricon MLU con BANGPy y Neuware
Las unidades de aprendizaje automático (MLU) de Cambricon son chips de IA especializados, optimizados para inferencia y entrenamiento en entornos de borde y centros de datos.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean crear e implementar modelos de IA utilizando el marco BANGPy y el SDK Neuware en hardware Cambricon MLU.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar y preparar los entornos de desarrollo para BANGPy y Neuware.
- Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para las unidades MLU de Cambricon.
- Implementar modelos en dispositivos de borde y centros de datos que ejecuten el entorno de ejecución de Neuware.
- Integrar flujos de trabajo de aprendizaje automático con funciones de aceleración específicas de MLU.
Formato del curso
- Clase magistral interactiva y debates.
- Ejercicios prácticos con BANGPy y Neuware para desarrollo e implementación.
- Ejercicios guiados centrados en la optimización, integración y pruebas.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso según tu modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso, por favor contáctanos para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción a Cambricon y la arquitectura MLU
- Visión general de la cartera de chips de IA de Cambricon
- Arquitectura MLU y canalización de instrucciones
- Tipos de modelos admitidos y casos de uso
Instalación del entorno de desarrollo (toolchain)
- Instalación de BANGPy y el SDK Neuware
- Configuración del entorno para Python y C++
- Compatibilidad de modelos y preprocesamiento
Desarrollo de modelos con BANGPy
- Estructura y gestión de forma de tensores
- Construcción de gráficos de cómputo
- Soporte para operaciones personalizadas en BANGPy
Implementación con el entorno de ejecución Neuware
- Conversión y carga de modelos
- Control de ejecución e inferencia
- Buenas prácticas para despliegue en el borde y centros de datos
Optimización del rendimiento
- Mapeo de memoria y ajuste de capas
- Rastreo y perfilado de la ejecución
- Cuellos de botella comunes y soluciones
Integración de MLU en aplicaciones
- Uso de las API de Neuware para integrar aplicaciones
- Soporte para transmisión continua y múltiples modelos
- Casos de inferencia híbrida con CPU-MLU
Proyecto final y caso de uso
- Laboratorio: implementación de un modelo de visión o procesamiento de lenguaje natural (NLP)
- Inferencia en el borde con integración de BANGPy
- Pruebas de precisión y rendimiento
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de las estructuras de modelos de aprendizaje automático
- Experiencia con Python y/o C++
- Familiaridad con conceptos de despliegue y aceleración de modelos
Público objetivo
- Desarrolladores de IA embebida
- Ingenieros de ML que implementan soluciones en el borde o en centros de datos
- Desarrolladores que trabajan con infraestructura de IA china
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- Desplegar modelos de IA optimizados para aplicaciones de baja latencia en entornos 5G.
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Formato del Curso
- Conferencias y discusiones interactivas.
- Estudios de caso y ejercicios prácticos de diseño de arquitectura.
- Simulación práctica con herramientas opcionales de borde o contenedores.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Técnicas Avanzadas de IA en el Borde
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Explorar técnicas avanzadas en el desarrollo y optimización de modelos de IA en el borde.
- Implementar estrategias innovadoras para desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos.
- Utilizar herramientas y marcos de trabajo especializados para aplicaciones avanzadas de IA en el borde.
- Optimizar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA en el borde.
- Explorar casos de uso innovadores y tendencias emergentes en IA en el borde.
- Abordar consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en los despliegues de IA en el borde.
Construcción de Soluciones de IA en el Borde
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios de la IA en el borde y sus beneficios.
- Configurar y preparar el entorno de computación en el borde.
- Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en el borde.
- Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos de borde.
- Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en el borde.
- Abordar las consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de IA en el borde.
Construcción de Sistemas de IA en el Borde Seguros y Resilientes
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los riesgos de seguridad y las vulnerabilidades en los despliegues de IA en el borde.
- Implementar técnicas de cifrado y autenticación para la protección de datos.
- Diseñar arquitecturas resilientes de IA en el borde capaces de resistir amenazas cibernéticas.
- Aplicar estrategias seguras de despliegue de modelos de IA en entornos periféricos.
CANN para implementación de IA en el borde
14 HorasEl kit de herramientas Ascend CANN de Huawei permite una potente inferencia de IA en dispositivos del borde, como el Ascend 310. CANN proporciona las herramientas esenciales para compilar, optimizar e implementar modelos en entornos con recursos de cómputo y memoria limitados.
Esta formación práctica impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen implementar y optimizar modelos en dispositivos del borde Ascend utilizando la cadena de herramientas CANN.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- 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 limitaciones de cómputo y memoria.
- Implementar y monitorear aplicaciones de IA en casos de uso reales del borde.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y demostración.
- Práctica con modelos y escenarios específicos para dispositivos del borde.
- Ejemplos de implementación en tiempo real en hardware virtual o físico del borde.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Migración de aplicaciones CUDA a arquitecturas de GPU chinas
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- Evaluar la compatibilidad de las cargas de trabajo CUDA existentes con alternativas de chips chinos.
- Portar bases de código CUDA a entornos como Huawei CANN, Biren SDK y Cambricon BANGPy.
- Comparar el rendimiento e identificar puntos de optimización entre las diferentes plataformas.
- Afrontar los desafíos prácticos del soporte y la implementación en arquitecturas cruzadas.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates.
- Laboratorios 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 póngase en contacto con nosotros para organizarla.
Edge AI para la agricultura: Agricultura inteligente y monitoreo de precisión
21 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de agritech de nivel principiante e intermedio, especialistas en IoT e ingenieros de IA que deseen desarrollar e implementar soluciones de Edge AI para la agricultura inteligente.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel de Edge AI en la agricultura de precisión.
- Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado basados en IA.
- Desarrollar soluciones de irrigación automatizada y sensores ambientales.
- Optimizar la eficiencia agrícola utilizando análisis de Edge AI en tiempo real.
IA en el Borde (Edge AI) en Sistemas Autónomos
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos e investigadores de IA que deseen aprovechar la Edge AI para soluciones innovadoras de sistemas autónomos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel y los beneficios de la Edge AI en sistemas autónomos.
- Desarrollar e implementar modelos de IA para el procesamiento en tiempo real en dispositivos de borde.
- Implementar soluciones de Edge AI en vehículos autónomos, drones y robótica.
- Diseñar y optimizar sistemas de control utilizando Edge AI.
- Abordar las consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA autónomas.
IA en el borde: Del concepto a la implementación
14 HorasEsta capacitación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de nivel intermedio que desean adquirir una comprensión integral de la IA en el borde, desde el concepto hasta su implementación práctica, incluida la configuración y el despliegue.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales de la IA en el borde.
- Configurar y preparar entornos de IA en el borde.
- Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA en el borde.
- Implementar y gestionar aplicaciones de IA en el borde.
- Integrar la IA en el borde con sistemas y flujos de trabajo existentes.
- Abordar las consideraciones éticas y las mejores prácticas en la implementación de IA en el borde.
Edge AI para Visión por Computadora: Procesamiento de Imágenes en Tiempo Real
21 HorasEsta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y profesionales del IoT que desean implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos perimetrales.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos del Edge AI y sus aplicaciones en la visión por computadora.
- Implementar modelos de aprendizaje profundo optimizados en dispositivos perimetrales para el análisis de imágenes y video en tiempo real.
- Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para la implementación de modelos.
- Optimizar los modelos de IA para mejorar el rendimiento, la eficiencia energética y la inferencia de baja latencia.
Inteligencia Artificial en el Borde para Servicios Financieros
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (online o presencial) está dirigida a profesionales de finanzas de nivel intermedio, desarrolladores de fintech y especialistas en IA que desean implementar soluciones de IA en el borde para servicios financieros.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel de la Inteligencia Artificial en el Borde en los servicios financieros.
- Implementar sistemas de detección de fraudes utilizando IA en el borde.
- Mejorar el servicio al cliente a través de soluciones impulsadas por IA.
- Aplicar la IA en el borde para la gestión de riesgos y la toma de decisiones.
- Desplegar y gestionar soluciones de IA en el borde en entornos financieros.
Edge AI para la Salud
14 HorasEsta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que deseen aprovechar Edge AI para crear soluciones innovadoras en el ámbito sanitario.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel y los beneficios de Edge AI en el sector sanitario.
- Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos periféricos para aplicaciones sanitarias.
- Implementar soluciones de Edge AI en dispositivos portátiles y herramientas diagnósticas.
- Diseñar y desplegar sistemas de monitoreo de pacientes mediante Edge AI.
- Abordar las consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones de IA para la salud.
IA en el Borde (Edge) en Automatización Industrial
14 HorasEsta formación práctica impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros industriales de nivel intermedio, profesionales de la manufactura y desarrolladores de IA que desean implementar soluciones de IA en el Borde en la automatización industrial.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el papel de la IA en el Borde en la automatización industrial.
- Implementar soluciones de mantenimiento predictivo utilizando IA en el Borde.
- Aplicar técnicas de IA para el control de calidad en procesos manufactureros.
- Optimizar los procesos industriales mediante IA en el Borde.
- Desplegar y gestionar soluciones de IA en el Borde en entornos industriales.
Optimización del rendimiento en las plataformas Ascend, Biren y Cambricon
21 HorasAscend, Biren y Cambricon son principales plataformas de hardware de inteligencia artificial en China, cada una ofreciendo herramientas de aceleración y perfilado únicas para cargas de trabajo de IA a escala de producción.
Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros avanzados de infraestructura e rendimiento de IA que deseen optimizar los flujos de inferencia y entrenamiento de modelos a través de múltiples plataformas de chips de IA chinos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Realizar pruebas de referencia (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 gráfico, kernel y operador.
- Ajustar los flujos de implementación para mejorar el rendimiento y la latencia.
Formato del curso
- Clase magistral interactiva y debate.
- 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, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.