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Schulungsübersicht
Einführung in Huawei Ascend Platform
- Überblick über Architektur und Ökosystem von Ascend
- Übersicht zu MindSpore und CANN
- Anwendungsfälle und Branchenrelevanz
Einrichten der Entwicklungsumgebung
- Installation des CANN-Toolkits und von MindSpore
- Nutzung von ModelArts und CloudMatrix für Projektorchestrierung
- Testen der Umgebung mit Beispielmodellen
Modellentwicklung mit MindSpore
- Modelldefinition und Training in MindSpore
- Datenpipelines und Formatierung von Datensätzen
- Exportieren von Modellen in Ascend-kompatibles Format
Leistungs-Optimierung auf Ascend
- Operator Fusion und benutzerdefinierte Kernels
- Tiling-Strategie und AI Core Scheduling
- Benchmarking- und Profiling-Tools
Bereitstellungsstrategien
- Tradeoffs zwischen Edge- und Cloud-Bereitstellung
- Nutzung der MindX SDK zur Bereitstellung
- Integration in CloudMatrix-Workflows
Debugging und Überwachung
- Nutzung von Profiler und AiD zum Tracing
- Debugging von Runtime-Fehlschlägen
- Überwachung der Ressourcennutzung und Durchsatzleistung
Fallstudien und Laborintegration
- Entwicklung einer vollständigen Pipeline mit MindSpore
- Lab: Aufbau, Optimierung und Bereitstellung eines Modells auf Ascend
- Leistungsvergleich mit anderen Plattformen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Kenntnisse über neuronale Netze und KI-Workflows
- Erfahrung mit Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Modellierungs-, Trainings- und Bereitstellungs-Pipelines
Zielgruppe
- KI-Ingenieure
- Data Scientists, die mit Huawei AI Stack arbeiten
- ML-Entwickler, die Ascend und MindSpore verwenden
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