Cambricon MLU Development with BANGPy and Neuware
Las unidades MLU de Cambricon (Machine Learning) son chips especializados en IA optimizados para inferencia y entrenamiento en escenarios de borde y centros de datos.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores intermedios que desean construir y desplegar modelos de IA utilizando el marco BANGPy y el SDK Neuware en hardware MLU de Cambricon.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar y configurar los entornos de desarrollo de BANGPy y Neuware.
- Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para las unidades MLU de Cambricon.
- Desplegar modelos a dispositivos de borde y centros de datos que ejecutan el tiempo de ejecución Neuware.
- Integrar flujos de trabajo de IA con características de aceleración específicas de MLU.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Uso práctico de BANGPy y Neuware para desarrollo y despliegue.
- Ejercicios guiados enfocados en optimización, integración y pruebas.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada basada en el modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso específico, contáctenos para organizarlo.
Temario del curso
Introducción a Cambricon y la Arquitectura MLU
- Visión general del portafolio de chips AI de Cambricon
- Arquitectura MLU y canal de instrucciones
- Tipo de modelos compatibles y casos de uso
Instalación de la Cadena de Herramientas de Desarrollo
- Instalar BANGPy y Neuware SDK
- Configuración del entorno para Python y C++
- Compatibilidad con modelos y preprocesamiento
Desarrollo de Modelos con BANGPy
- Estructura de tensores y gestión de formas
- Construcción del grafo de cálculo
- Soporte para operaciones personalizadas en BANGPy
Distribución con Neuware Runtime
- Convertir y cargar modelos
- Ejecución y control de inferencia
- Prácticas de implementación en la frontera y centros de datos
Otorgamiento de Rendimiento
- Mapeo de memoria y ajuste de capas
- Rastreo y perfilado de ejecución
- Bloqueos comunes y soluciones
Integración de MLU en Aplicaciones
- Usar APIs Neuware para la integración de aplicaciones
- Soporte para flujo continuo y múltiples modelos
- Casos de inferencia híbrida CPU-MLU
Proyecto Final y Use Case
- Laboratorio: Implementación de un modelo de visión o NLP
- Inferencia en la frontera con integración BANGPy
- Pruebas de precisión y rendimiento
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Un conocimiento de las estructuras de modelos de aprendizaje automático
- Experiencia con Python y/o C++
- Familiaridad con los conceptos de implementación y aceleración de modelos
Audiencia
- Desarrolladores de AI embebida
- Ingenieros de ML que despliegan en el borde o en el centro de datos
- Desarrolladores que trabajan con infraestructura de AI china
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
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Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
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- Comprender los principios de la IA en Edge y sus beneficios.
- Configurar y configurar el entorno de computación edge.
- Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su implementación edge.
- Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos edge.
- Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados edge.
- Abordar consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones Edge AI.
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- Desplegar y monitorear aplicaciones de IA en casos de uso reales del borde.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y demostración.
- Trabajo práctico con modelos y escenarios específicos del borde.
- Ejemplos de despliegue en vivo en hardware virtual o físico del borde.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
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- Evaluando la compatibilidad de las cargas de trabajo existentes de CUDA con alternativas de chips chinos.
- Migrar bases de código de CUDA a entornos Huawei CANN, Biren SDK y Cambricon BANGPy.
- Comparar el rendimiento e identificar puntos de optimización en distintas plataformas.
- Abordar desafíos prácticos en el soporte y la implementación entre arquitecturas.
Formato del Curso
- Charlas interactivas y discusiones.
- Laboratorios de traducción de código y comparaciones de rendimiento prácticos.
- Ejercicios guiados enfocados en estrategias de adaptación multi-GPU.
Opciones para la Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada basada en su plataforma o proyecto CUDA, contáctenos para organizarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el papel de la IA en la agricultura de precisión.
- Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado basados en IA.
- Desarrollar soluciones de riego automatizado y sensores ambientales.
- Optimizar la eficiencia agrícola utilizando análisis Edge AI en tiempo real.
Inteligencia Artificial en la Nube en Sistemas Autónomos
14 HorasEste entrenamiento en vivo (en línea u on-site) dirigido por un instructor está orientado a ingenieros de robótica de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos y investigadores de IA que desean aprovechar la IA en el borde para soluciones innovadoras de sistemas autónomos.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender el papel y beneficios de la IA en el borde en sistemas autónomos.
- Desarrollar e implementar modelos de IA para procesamiento en tiempo real en dispositivos en el borde.
- Implementar soluciones de IA en el borde en vehículos autónomos, drones y robótica.
- Diseñar y optimizar sistemas de control utilizando la IA en el borde.
- Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de AI autónomas.
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14 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y profesionales de IT de nivel intermedio que desean obtener una comprensión integral de la IA Edge desde el concepto hasta su implementación práctica, incluyendo configuración y despliegue.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales de IA Edge.
- Configurar y establecer entornos de IA Edge.
- Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA Edge.
- Implementar y gestionar aplicaciones de IA Edge.
- Integrar IA Edge con sistemas y flujos de trabajo existentes.
- Abordar consideraciones éticas y mejores prácticas en la implementación de IA Edge.
IA al Bordo para Visión por Computadora: Procesamiento de Imágenes en Tiempo Real
21 HorasEsta formación en vivo, dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial), está orientada a ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio y avanzado, desarrolladores de IA y profesionales de IoT que desean implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos edge.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de la IA Edge y sus aplicaciones en visión por computadora.
- Implementar modelos de aprendizaje profundo optimizados en dispositivos edge para el análisis de imágenes y videos en tiempo real.
- Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para la implementación de modelos.
- Optimizar modelos de IA para rendimiento, eficiencia energética e inferencia de baja latencia.
Inteligencia Artificial al Borde para Servicios Financieros
14 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está destinada a profesionales intermedios de finanzas, desarrolladores de fintech y especialistas en IA que desean implementar soluciones de Edge AI en servicios financieros.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el papel de la IA al borde (Edge AI) en los servicios financieros.
- Implementar sistemas de detección de fraude utilizando Edge AI.
- Mejorar el servicio al cliente mediante soluciones impulsadas por IA.
- Aplicar Edge AI para gestión de riesgos y toma de decisiones.
- Deploy and manage Edge AI solutions in financial environments.
Edge AI para la Salud
14 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de la salud, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean aprovechar Edge AI para soluciones innovadoras en el sector sanitario.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Entender el papel y beneficios de Edge AI en la salud.
- Desarrollar y desplegar 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 utilizando Edge AI.
- Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA sanitaria.
IA al Bordo en la Automatización Industrial
14 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a ingenieros industriales de nivel intermedio, profesionales de la manufactura y desarrolladores de IA que desean implementar soluciones de Edge AI en la automatización industrial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel de la Edge AI en la automatización industrial.
- Implementar soluciones de mantenimiento predictivo utilizando Edge AI.
- Aplicar técnicas de IA para control de calidad en procesos de fabricación.
- Optimizar procesos industriales mediante Edge AI.
- Implementar y gestionar soluciones de Edge AI en entornos industriales.
Performance Optimization on Ascend, Biren, and Cambricon
21 HorasAscend, Biren y Cambricon son plataformas de hardware de IA líderes en China, cada una ofrece herramientas únicas de aceleración y perfilado para cargas de trabajo de IA a escala de producción.
Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a ingenieros avanzados de infraestructura e IA y rendimiento que desean optimizar flujos de trabajo de inferencia y entrenamiento de modelos en múltiples plataformas de chips AI chinos.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Benchmarkear modelos en las plataformas Ascend, Biren y Cambricon.
- Identificar cuellos de botella del sistema e ineficiencias de memoria/cómputo.
- Aplicar optimizaciones a nivel de gráficos, núcleos y operadores.
- Ajustar pipelines de despliegue para mejorar el rendimiento y la latencia.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Uso práctico de herramientas de perfilado y optimización en cada plataforma.
- Ejercicios guiados enfocados en escenarios de ajuste prácticos.
Opciones de Personalización del Curso
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