Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do platformy Huawei Ascend
- Přehled architektury Ascend a ekosystému.
- Přehled MindSpore a CANN.
- Případy použití a relevance v průmyslu.
Nastavení vývojového prostředí
- Instalace sady nástrojů CANN a MindSpore.
- Použití ModelArts a CloudMatrix pro orchestraci projektů.
- Testování prostředí pomocí ukázkových modelů.
Vývoj modelů s MindSpore
- Definice a trénování modelů v MindSpore.
- Datové potrubí a formátování sad dat.
- Export modelů do formátu kompatibilního s Ascend.
Optimalizace výkonu na Ascend
- Fúze operátorů a vlastní kernely.
- Strategie dlaždicování (tiling) a plánování AI Core.
- Nástroje pro benchmarking a profilování.
Strategie nasazování
- Kompromisy mezi nasazením na okraj (edge) a v cloudu.
- Použití MindX SDK pro nasazení.
- Integrace se pracovními toky CloudMatrix.
Ladicí a monitorování
- Použití Profiler a AiD pro trasování.
- Ladicí chyby za běhu.
- Monitorování využití prostředků a propustnosti.
Studie případu a integrace do laboratoře
- Vývoj kompletního potrubí pomocí MindSpore.
- Laboratoř: Sestavte, optimalizujte a nasadte model na Ascend.
- Srovnání výkonu s jinými platformami.
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Pochopení neuronových sítí a AI pracovních toků.
- Znalost programování v jazyce Python.
- Ověřená znalost potrubí (pipelines) pro trénování a nasazování modelů.
Cílové publikum
- AI inženýři.
- Datoví vědci pracující s AI stackem společnosti Huawei.
- Vývojáři ML využívající Ascend a MindSpore.
21 Hodiny
Reference (1)
Získal jsem znalosti týkající se knihovny Streamlit v Pythonu a určitě ji budu snažit použít k zlepšení aplikací ve svém týmu, které jsou vytvořeny v R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurz - GitHub Copilot for Developers
Přeloženo strojem