Kursplan
Introduksjon til Huawei Ascend-platformen
- Oversikt over Ascend-arkitektur og økosystem
- MindSpore og CANN-oversikt
- Bruksområder og nøyaktighetsvægtning for bransjen
Oppsett av utviklingsmiljøet
- Installasjon av CANN-verktøysett og MindSpore
- Bruk av ModelArts og CloudMatrix for prosjektstyring
- Testing av miljøet med eksempelmodeller
Modellutvikling med MindSpore
- Modelldefinisjon og trening i MindSpore
- Datapipelines og datasettformatering
- Eksport av modeller til Ascend-kompatibel format
Ytelseoptimalisering på Ascend
- Operatorfusjon og egendefinerte kjerner
- Tiling-strategi og AI Core-skalering
- Benchmarking- og profilingverktøy
Distribusjonstrategier
- Vektfordel ved edge- eller skydistribusjon
- Bruk av MindX SDK for distribusjon
- Integrasjon med CloudMatrix-arbeidsflyter
Feilsøking og overvåking
- Bruk av Profiler og AiD for sporingsformål
- Feilsøking av kjøretidfeil
- Overvåking av ressursbruk og gennomstrømning
Case Study og Lab-integrasjon
- Full pipelinedeveloping ved hjelp av MindSpore
- Laboratorie: Bygg, optimaliser og distribuer en modell på Ascend
- Ytelseforhold til andre platformer
Oppsummering og neste skritt
Krav
- Forståelse av neurale nettverk og AI-arbeidsflyter
- Erfaring med Python-programmering
- Bekjenthet med modelltrening og distribusjonspipeliner
Målgruppe
- AI-ingeniører
- Datavitenskapsfolk som jobber med Huawei AI-stacken
- ML-utviklere som bruker Ascend og MindSpore
Referanser (2)
At jeg har skaffet kunnskap om Streamlit-biblioteket fra Python, og jeg vil sikkert prøve å bruke det for å forbedre applikasjonene i min gruppe som er laget i R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Maskinoversatt
Instruktør kan justere kursnivået under opplæringen for å tilpasse seg vår forståelsesnivå på emnet, slik at vi kunne oppnå mer nyttig kunnskap som kan hjelpe oss med å utnytte verktøyene i våre daglige arbeidsoppgaver.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Kurs - Intermediate GitHub Copilot
Maskinoversatt