Programa do Curso
Introdução à Plataforma Huawei Ascend
- Visão geral da arquitetura e do ecossistema do Ascend
- Visão geral do MindSpore e do CANN
- Casos de uso e relevância para a indústria
Configuração do Ambiente de Desenvolvimento
- Instalação do toolkit CANN e do MindSpore
- Uso do ModelArts e do CloudMatrix para orquestração de projetos
- Teste do ambiente com modelos de exemplo
Desenvolvimento de Modelos com MindSpore
- Definição e treinamento de modelos no MindSpore
- Pipelines de dados e formatação de conjuntos de dados
- Exportação de modelos para formato compatível com Ascend
Otimização de Desempenho no Ascend
- Fusão de operadores e kernels personalizados
- Estratégia de tiling e agendamento do AI Core
- Ferramentas de benchmarking e profiling
Estratégias de Implantação
- Vantagens e desvantagens da implantação em edge versus nuvem
- Uso do MindX SDK para implantação
- Integração com fluxos de trabalho do CloudMatrix
Depuração e Monitoramento
- Uso do Profiler e do AiD para rastreamento
- Depuração de falhas de tempo de execução
- Monitoramento do uso de recursos e da taxa de processamento
Estudo de Caso e Integração de Laboratório
- Desenvolvimento de pipeline completo usando MindSpore
- Laboratório: Construir, otimizar e implantar um modelo no Ascend
- Comparação de desempenho com outras plataformas
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão de redes neurais e fluxos de trabalho de IA
- Experiência com programação em Python
- Familiaridade com pipelines de treinamento e implantação de modelos
Público Alvo
- Engenheiros de IA
- Cientistas de dados que trabalham com o stack de IA da Huawei
- Desenvolvedores de ML que utilizam Ascend e MindSpore
Treinamento Corporativo Personalizado
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Testemunhos de Clientes (1)
Agora tenho conhecimento sobre a biblioteca Streamlit em Python e, com certeza, vou tentar usá-la para melhorar os aplicativos da minha equipe que são desenvolvidos no R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Máquina Traduzida