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Struttura del corso
Introduzione alla piattaforma Huawei Ascend
- Panoramica dell'architettura e dell'establishment Ascend
- Panoramica di MindSpore e CANN
- Casistiche ed rilevanza industriale
Configurazione dell'Ambiente di Sviluppo
- Installazione dello strumento CANN e MindSpore
- Utilizzo di ModelArts e CloudMatrix per l'orchestrazione del progetto
- Test dell'ambiente con modelli di esempio
Sviluppo del modello con MindSpore
- Definizione e addestramento dei modelli in MindSpore
- Pipeline dati e formattazione degli insiemi di dati
- Esportazione dei modelli in formato compatibile con Ascend
Ottimizzazione delle Prestazioni su Ascend
- Fusione degli operatori e kernel personalizzati
- Strategia di tiling e scheduling AI Core
- Strumenti di benchmarking e profilatura
Strategie di Deploy
- Trade-off tra deploy edge e cloud
- Utilizzo dell'MindX SDK per il deploy
- Integrazione con i workflow CloudMatrix
Debugging e Monitoraggio
- Utilizzo di Profiler e AiD per la tracciatura
- Debug dei fallimenti in fase di runtime
- Monitoraggio dell'uso delle risorse e del throughput
Studio di Caso e Integrazione Laboratorio
- Sviluppo della pipeline completa utilizzando MindSpore
- Laboratorio: Costruire, ottimizzare e deployare un modello su Ascend
- Confronto delle prestazioni con altre piattaforme
Riepilogo ed Eseguire Passaggi Successivi
Requisiti
- Una comprensione delle reti neurali e dei flussi di lavoro AI
- Esperienza con il programming Python
- Familiarità con i pipeline per la formazione e l'implementazione dei modelli
Target
- Inglesi AI
- Scientifici dei dati che lavorano con la pila Huawei AI
- Sviluppatori ML che utilizzano Ascend e MindSpore
21 Ore
Recensioni (1)
Conoscenza del docente sull'uso avanzato di Copilot & Sessione pratica sufficiente ed efficace
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Corso - Intermediate GitHub Copilot
Traduzione automatica