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Schulungsübersicht
Einführung in die Huawei Ascend-Plattform
- Überblick über die Architektur und das Ökosystem von Ascend
- Überblick über MindSpore und CANN
- Use Cases und branchenrelevante Aspekte
Einrichtung der Entwicklungsumgebung
- Installation des CANN-Toolkits und MindSpore
- Nutzung von ModelArts und CloudMatrix zur Projektkoordination
- Test der Umgebung mit Beispielmodellen
Modellentwicklung mit MindSpore
- Modelldefinition und Training in MindSpore
- Datenpipelines und Formatierung von Datensätzen
- Export von Modellen in ein Ascend-kompatibles Format
Leistungsoptimierung auf Ascend
- Operator Fusion und Custom Kernels
- Tiling-Strategie und AI Core-Scheduling
- Benchmarking- und Profiling-Tools
Bereitstellungstrategien
- Tradeoffs zwischen Edge- und Cloud-Bereitstellung
- Nutzung des MindX SDK für die Bereitstellung
- Integration in CloudMatrix-Workflows
Fehlersuche und Überwachung
- Nutzung von Profiler und AiD zum Tracing
- Fehlersuche bei Laufzeitfehlern
- Überwachung der Ressourcennutzung und Durchsatzleistung
Fallstudie und Lab-Integration
- Entwicklung einer vollständigen Pipeline unter Verwendung von MindSpore
- Lab: Aufbau, Optimierung und Bereitstellung eines Modells auf Ascend
- Leistungsvergleich mit anderen Plattformen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von neuronalen Netzen und KI-Workflows
- Erfahrung in Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Modelltrainings- und Bereitstellungspipelines
Zielgruppe
- KI-Ingenieure
- Data Scientists, die mit dem Huawei AI-Stack arbeiten
- ML-Entwickler, die Ascend und MindSpore einsetzen
21 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Ich habe Wissen über die Streamlit-Bibliothek von Python erworben und werde sie sicherlich verwenden, um Anwendungen in meinem Team zu verbessern, die mit R Shiny erstellt wurden.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Maschinelle Übersetzung