Lépjen kapcsolatba velünk

Kurzusleírás

Bevezetés a Huawei Ascend platformba

  • Az Ascend architektúra és ökoszisztéma áttekintése
  • A MindSpore és a CANN áttekintése
  • Használati esetek és iparági jelentőség

A fejlesztői környezet beállítása

  • A CANN eszközkészlet és a MindSpore telepítése
  • A ModelArts és a CloudMatrix használata a projektek összehangolásához
  • A környezet tesztelése mintamodellekkel

Modellfejlesztés a MindSpore segítségével

  • Modelldefiníció és tanítás a MindSpore-ban
  • Adatfolyamatok és adatkészlet-formázás
  • Modellek exportálása Ascend-kompatibilis formátumba

Teljesítményoptimalizálás az Ascenden

  • Operátorfúzió és egyéni kernelek
  • Tiling stratégia és AI Core ütemezés
  • Benchmarking és profilkészítő eszközök

Telepítési stratégiák

  • Az edge és a felhő telepítés kompromisszumai
  • A MindX SDK használata a telepítéshez
  • Integráció a CloudMatrix munkafolyamatokkal

Hibakeresés és monitorozás

  • A Profiler és az AiD használata nyomkövetéshez
  • Futásidejű hibák elhárítása
  • Erőforrás-használat és átviteli sebesség monitorozása

Esettanulmány és laborgyakorlat-integráció

  • Teljes folyamatfejlesztés a MindSpore segítségével
  • Laborgyakorlat: Modell építése, optimalizálása és telepítése az Ascenden
  • Teljesítmény-összehasonlítás más platformokkal

Összefoglalás és a következő lépések

Követelmények

  • A neurális hálózatok és az AI-munkafolyamatok ismerete
  • Python programozási tapasztalat
  • A modelltanítási és -telepítési folyamatok ismerete

Célközönség

  • AI-mérnökök
  • A Huawei AI-stackkel dolgozó adattudósok
  • Az Ascend és a MindSpore platformot használó ML-fejlesztők
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák