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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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