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Plan du cours
Introduction à la plateforme Huawei Ascend
- Aperçu de l'architecture et de l'écosystème Ascend
- Présentation de MindSpore et de CANN
- Cas d'utilisation et pertinence industrielle
Configuration de l'environnement de développement
- Installation du kit de outils CANN et MindSpore
- Utilisation de ModelArts et CloudMatrix pour l'orchestration des projets
- Test de l'environnement avec des modèles d'exemple
Développement de modèles avec MindSpore
- Définition et entraînement des modèles dans MindSpore
- Pipelines de données et mise en forme des jeux de données
- Exportation des modèles au format compatible Ascend
Optimisation des performances sur Ascend
- Fusion d'opérateurs et noyaux personnalisés
- Stratégie de pavage et planification du AI Core
- Outils de benchmarking et de profilage
Stratégies de déploiement
- Avantages et inconvénients entre le déploiement en périphérie et dans le cloud
- Utilisation du SDK MindX pour le déploiement
- Intégration avec les workflows de CloudMatrix
Débogage et surveillance
- Utilisation du Profiler et AiD pour la traçabilité
- Débogage des échecs d'exécution
- Surveillance de l'utilisation des ressources et du débit
Étude de cas et intégration du laboratoire
- Développement de la chaîne complète en utilisant MindSpore
- Laboratoire : Construction, optimisation et déploiement d'un modèle sur Ascend
- Comparaison des performances avec d'autres plateformes
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des réseaux neuronaux et des flux de travail de l'IA
- Expérience avec Python programmation
- Familiarité avec les pipelines de formation et déploiement de modèles
Public cible
- Ingénieurs IA
- Scientifiques des données travaillant avec la pile AI de Huawei
- Développeurs ML utilisant Ascend et MindSpore
21 Heures
Nos clients témoignent (1)
Connaissances avancées de l'enseignant dans l'utilisation du copilote et sessions pratiques suffisantes et efficaces
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Formation - Intermediate GitHub Copilot
Traduction automatique