Kurzusleírás

Bevezetés a Huawei Ascend Platformba

  • Az Ascend architektúrájának és ökoszisztémájának áttekintése
  • MindSpore és CANN áttekintése
  • Használati esetek és ipari relevancia

Fejlesztői Környezet Beállítása

  • A CANN eszköztár és a MindSpore telepítése
  • A ModelArts és CloudMatrix használata projektkezelésre
  • Környezet tesztelése mintamodellekkel

Modell Fejlesztése a MindSpore-val

  • Modellek definiálása és tanítása a MindSpore-ban
  • Adatfolyamok és adathalmaz formázása
  • Modell exportálása Ascend-kompatibilis formátumba

Teljesítmény Optimalizálása az Ascenden

  • Operátor ötvözés és egyedi kernel-ok használata
  • Csempésztési stratégia és AI Core ütemezése
  • Benchmarking és profilozási eszközök

Üzembe Helyezési Stratégiák

  • Peremhálózati vs. felhő üzembe helyezés kiegyensúlyozása
  • A MindX SDK használata üzembe helyezésre
  • Integráció a CloudMatrix munkafolyamatokkal

Hibakeresés és Figyelés

  • Profiler és AiD használata nyomkövetésre
  • Futásidőbeli hibák hibakeresése
  • Erőforrások felhasználásának és átviteli sebességének figyelése

Esetenkénti Tanulmány és Labor Integráció

  • Teljes munkafolyamat fejlesztése a MindSpore-val
  • Gyakorlat: Modell kifejlesztése, optimalizálása és üzembe helyezése az Ascenden
  • Teljesítmény összevetése más platformokkal

Összefoglalás és További Lépések

Követelmények

  • Ismeret a neurális hálózatokról és az AI munkafolyamatokról
  • Tapasztalat Python programozással
  • Ismeret a modellek tanításáról és üzembe helyezéséről

Célcsoport

  • AI mérnökök
  • Adattudósok, akik a Huawei AI stacket használják
  • ML fejlesztők, akik az Ascend-et és MindSpore-t használják
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák