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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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