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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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