Kontakt aufnehmen

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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien