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Schulungsübersicht
Einführung in die Huawei Ascend-Plattform
- Überblick über die Ascend-Architektur und -Ökosystem
- Übersicht über MindSpore und CANN
- Anwendungsfälle und Branchenrelevanz
Einrichtung der Entwicklungsumgebung
- Installation des CANN-Toolkits und MindSpore
- Nutzung von ModelArts und CloudMatrix für die Projektsteuerung
- Umgebungstests mit Beispielmodellen
Modellentwicklung mit MindSpore
- Modelldefinition und -training in MindSpore
- Datenpipelines und Datensatzformatierung
- Export von Modellen in ein Ascend-kompatibles Format
Leistungsoptimierung auf Ascend
- Operatorfusion und benutzerdefinierte Kerne
- Tiling-Strategie und AI Core-Scheduling
- Benchmarking- und Profilingtools
Bereitstellungsstrategien
- Vergleich von Edge- und Cloud-Bereitstellungsvorteilen
- Nutzung des MindX SDK für die Bereitstellung
- Integration in CloudMatrix-Arbeitsabläufe
Debugging und Monitoring
- Verwendung von Profiler und AiD für das Tracing
- Debuggen von Laufzeitausfällen
- Überwachung der Ressourcennutzung und -durchsatz
Fallstudie und Lab-Integration
- Entwicklungsprozess von Anfang bis Ende mit MindSpore
- Labor: Erstellen, optimieren und bereitstellen eines Modells auf Ascend
- Leistungsvergleich mit anderen Plattformen
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von neuronalen Netzen und KI-Arbeitsabläufen
- Erfahrung mit Python-Programmierung
- Kenntnisse in Modelltraining- und Bereitstellungspipelines
Zielgruppe
- KI-Ingenieure
- Datenwissenschaftler, die mit der Huawei-KI-Stack arbeiten
- ML-Entwickler, die Ascend und MindSpore verwenden
21 Stunden
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