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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 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 ejemplo

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 kernels personalizados
  • Estrategia de descomposición (tiling) y planificación del núcleo de IA (AI Core)
  • Herramientas de benchmarking y perfilado

Estrategias de despliegue

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

Depuración y monitoreo

  • Uso del Profiler y AiD para trazabilidad
  • Depuración de fallos en tiempo de ejecución
  • Monitoreo del uso de recursos y la tasa de transferencia (throughput)

Estudio de caso e integración con el laboratorio

  • Desarrollo completo del pipeline utilizando MindSpore
  • Laboratorio: Construir, optimizar y desplegar 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 con programación en Python
  • Familiaridad con los procesos de entrenamiento y despliegue 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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