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Schulungsübersicht
Einführung in die Huawei Ascend Plattform
- Überblick über die Architektur und das Ökosystem von Ascend
- MindSpore- und CANN-Übersicht
- Anwendungsfälle und Branchenrelevanz
Aufbau der Entwicklungsumgebung
- Installation des CANN-Toolkits und MindSpore
- Nutzung von ModelArts und CloudMatrix für Projektsteuerung
- Testen der Umgebung mit Beispielmodellen
Modellentwicklung mit MindSpore
- Modelldefinition und -training in MindSpore
- Datenpipelines und Datensatzformatierung
- Exportieren von Modellen in ein Ascend-kompatibles Format
Leistungsoptimierung auf Ascend
- Fusion von Operatoren und benutzerdefinierte Kerne
- Tiling-Strategie und AI Core-Ablaufplanung
- Benchmarking- und Profilingwerkzeuge
Deploymentstrategien
- Vorteile und Nachteile von Edge vs. Cloud-Bereitstellung
- Nutzung des MindX SDK für Deployment
- Integration in CloudMatrix-Workflows
Fehlerbehebung und Überwachung
- Nutzung von Profiler und AiD zur Verfolgung
- Fehlerbehebung bei Ausführungsfehlern
- Überwachung der Ressourcennutzung und -durchsatzes
Anwendungsfallstudie und Lab-Integration
- Vollständige Pipelineentwicklung mit MindSpore
- Lab: Bau, Optimierung und Bereitstellung eines Modells auf Ascend
- Leistungsvergleich zu anderen Plattformen
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Eine Grundlage von neuronalen Netzwerken und AI-Abläufen
- Erfahrung im Python Programmieren
- Kenntnisse der Modellausbildung und -bereitstellungspipelines
Zielgruppe
- AI-Ingenieure
- Datenwissenschaftler, die mit dem Huawei AI-Stack arbeiten
- ML-Entwickler, die Ascend und MindSpore verwenden
21 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Schritt für Schritt Training mit vielen Übungen. Es war wie ein Workshop und ich freue mich sehr darüber.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Kurs - Intelligent Applications Fundamentals
Maschinelle Übersetzung