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Schulungsübersicht
Einführung in die Huawei Ascend-Plattform
- Überblick über die Ascend-Architektur und das Ökosystem
- Überblick über MindSpore und CANN
- Anwendungsfälle und Brancheneinschätzung
Einrichtung der Entwicklungsumgebung
- Installation des CANN-Toolkits und von MindSpore
- Testen der Umgebung mit Beispielmodellen
Modellentwicklung mit MindSpore
- Modelldefinition und -training in MindSpore
- Datenpipelines und Formatierung von Datensätzen
- Exportieren von Modellen in ein Ascend-kompatibles Format
Leistungsoptimierung auf Ascend
- Operatorfusion und benutzerdefinierte Kerne
- Tiling-Strategie und AI Core-Scheduling
- Benchmarking- und Profiling-Tools
Bereitstellungsstrategien
- Abwägung von Edge- vs. Cloud-Bereitstellung
- Verwendung des MindX SDK für die Bereitstellung
- Integration in CloudMatrix-Workflows
Fehlersuche und Überwachung
- Fehlersuche bei Laufzeitfehlern
- Überwachung der Ressourcennutzung und des Durchsatzs
Fallstudie und Laborintegration
- Entwicklung der gesamten Pipeline unter Verwendung von MindSpore
- Labor: Modell auf Ascend erstellen, optimieren und bereitstellen
- Leistungsvergleich mit anderen Plattformen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von neuronalen Netzen und KI-Workflows
- Erfahrung mit Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Pipelines für Modelltraining und -bereitstellung
Zielgruppe
- KI-Ingenieure
- Data Scientists, die mit dem Huawei AI 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