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Schulungsübersicht
Einführung in die Huawei-Ascend-Plattform
- Überblick über Ascend-Architektur und -Ökosystem
- Übersicht zu MindSpore und CANN
- Anwendungsfälle und branchenspezifische Relevanz
Einrichten der Entwicklungsumgebung
- Installieren des CANN-Toolkits und von MindSpore
- Nutzung von ModelArts und CloudMatrix zur Projektsteuerung
- Testen der Umgebung mit Beispielmodellen
Modellentwicklung mit MindSpore
- Definition und Training von Modellen in MindSpore
- Daten-Pipelines und Formatierung der Datensätze
- Exportieren von Modellen in Ascend-kompatibles Format
Leistungsoptimierung auf Ascend
- Operator Fusion und benutzerdefinierte Kernels
- Tiling-Strategie und AI Core-Scheduling
- Benchmarking- und Profiling-Tools
Bereitstellungsstrategien
- Vor- und Nachteile von Edge- versus Cloud-Bereitstellung
- Nutzung des MindX SDK für die Bereitstellung
- Integration in CloudMatrix-Workflows
Debugging und Monitoring
- Nutzung von Profiler und AiD zur Ablaufverfolgung
- Behebung von Laufzeitfehlern
- Überwachung der Ressourcennutzung und des Durchsatzes
Fallstudie und Lab-Integration
- Vollständige Pipeline-Entwicklung mit MindSpore
- Labor: Erstellen, Optimieren und Bereitstellen eines Modells auf Ascend
- Leistungsvergleich mit anderen Plattformen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von neuronalen Netzwerken und KI-Workflows
- Erfahrung mit der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Modelltrainings- und Bereitstellungs-Pipelines
Zielgruppe
- KI-Ingenieure
- Data Scientists, die mit dem Huawei-KI-Stack arbeiten
- ML-Entwickler, die Ascend und MindSpore nutzen
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