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Dauer 21 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in die Huawei Ascend-Plattform
- Überblick über Ascend-Architektur und Ökosystem
- Überblick über MindSpore und CANN
- Anwendungsfälle und Branchenrelevanz
Einrichtung der Entwicklungsumgebung
- Installation des CANN-Toolkits und von MindSpore
- Verwendung von ModelArts und CloudMatrix für die Projektorchestrierung
- Test der Umgebung mit Beispielmustern
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 benutzerdefinierte Kernels
- Tiling-Strategie und Scheduling der AI Cores
- Benchmarking- und Profiling-Tools
Deployment-Strategien
- Abwägungen zwischen Edge- und Cloud-Deployment
- Verwendung des MindX SDK für das Deployment
- Integration in CloudMatrix-Workflows
Debugging und Überwachung
- Verwendung von Profiler und AiD für Tracing
- Debugging von Laufzeitfehlern
- Überwachung der Ressourcenverwendung und Durchsatzleistung
Fallstudie und Lab-Integration
- Entwicklung einer gesamten Pipeline mit MindSpore
- Labor: Aufbau, Optimierung und Deployment eines Modells auf Ascend
- Leistungsvergleich mit anderen Plattformen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von neuronalen Netzen und KI-Workflows
- Erfahrung in der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Trainings- und Deployment-Pipelines
Zielgruppe
- KI-Engineere
- Data Scientists, die mit dem Huawei AI Stack arbeiten
- ML-Entwickler, die Ascend und MindSpore einsetzen
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