Corso di formazione AI Inference and Deployment with CloudMatrix
CloudMatrix è la piattaforma unificata di sviluppo e distribuzione AI di Huawei progettata per supportare pipeline di inferenza scalabili e adatte alla produzione.
Questo corso interattivo guidato da un istruttore (online o sul posto) si rivolge a professionisti AI di livello principiante a intermedio che desiderano distribuire e monitorare modelli AI utilizzando la piattaforma CloudMatrix con integrazione CANN e MindSpore.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Utilizzare CloudMatrix per l'imballaggio, la distribuzione e il servizio dei modelli.
- Convertire ed ottimizzare modelli per chipset Ascend.
- Configurare pipeline per task di inferenza in tempo reale e batch.
- Monitorare le distribuzioni e regolare le prestazioni nei contesti di produzione.
Formato del Corso
- Lectura interattiva e discussione.
- Utilizzo pratico di CloudMatrix con scenari di distribuzione reali.
- Esercizi guidati focalizzati sulla conversione, ottimizzazione e scalabilità.
Opzioni di Personalizzazione del Corso
- Per richiedere un training personalizzato per questo corso basato sulla tua infrastruttura AI o ambiente cloud, contattaci per organizzare la sessione.
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Struttura del corso
Introduzione a Huawei CloudMatrix
- Ecosistema di CloudMatrix e flusso di distribuzione
- Modelli, formati e modalità di distribuzione supportati
- Casi d'uso tipici e chipsets supportati
Preparazione dei Modelli per la Distribuzione
- L'esportazione del modello da strumenti di formazione (MindSpore, TensorFlow, PyTorch)
- L'uso di ATC (Ascend Tensor Compiler) per la conversione del formato
- Modelli a forma statica vs dinamica
Distribuzione su CloudMatrix
- Crea servizi e registra modelli
- Distribuisci i servizi di inferenza tramite interfaccia utente o CLI
- Routing, autenticazione e controllo degli accessi
Fornitura delle Richieste di Inferenza
- Flussi di inferenza batch vs in tempo reale
- Pipeline di preelaborazione e post-elaborazione dei dati
- L'invocazione dei servizi CloudMatrix da applicazioni esterne
Sorveglianza ed Ottimizzazione delle Prestazioni
- Registri della distribuzione e tracciamento delle richieste
- Scalabilità delle risorse e bilanciamento del carico
- Ottimizzazione dei ritardi e dell'attraversamento
Integrazione con Strumenti di Azienda
- Connessione di CloudMatrix a OBS e ModelArts
- L'utilizzo delle procedure di lavoro e della versione del modello
- CI/CD per la distribuzione del modello e il rollback
Pipeline di Inferenza End-to-End
- Distribuisci una pipeline completa di classificazione immagini
- Benchmarking ed elaborazione della validazione dell'accuratezza
- Simula passaggio al sistema di backup e allerte del sistema
Riepilogo e Prossimi Passaggi
Requisiti
- Una comprensione dei flussi di lavoro per l'addestramento dei modelli AI
- Esperienza con framework ML basati su Python
- Familiarità di base con i concetti di distribuzione cloud
Pubblico
- Squadre AI ops
- Ingegneri di machine learning
- Specialisti della distribuzione cloud che lavorano con l'infrastruttura Huawei
21 ore
I corsi di formazione interaziendali richiedono più di 5 partecipanti.
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Recensioni (1)
Formazione passo-passo con molti esercizi. È stato come un workshop e ne sono molto contento.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Corso - Intelligent Applications Fundamentals
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Corsi relativi
Developing AI Applications with Huawei Ascend and CANN
21 oreHuawei Ascend è una famiglia di processori AI progettati per inferenza e addestramento a alta prestazione.
Questo corso interattivo guidato da un istruttore (online o in sede) si rivolge a ingegneri AI intermediari e scienziati dei dati che desiderano sviluppare e ottimizzare modelli di reti neurali utilizzando la piattaforma Ascend di Huawei e lo strumento CANN.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Configurare l'ambiente di sviluppo CANN.
- Sviluppare applicazioni AI utilizzando MindSpore e flussi di lavoro CloudMatrix.
- Ottimizzare le prestazioni su Ascend NPUs utilizzando operatori personalizzati e tiling.
- Distribuire modelli in ambienti edge o cloud.
Formato del Corso
- Lecture interattive e discussioni.
- Utilizzo pratico di Huawei Ascend e strumento CANN in applicazioni di esempio.
- Esercizi guidati focalizzati sulla costruzione, addestramento e distribuzione dei modelli.
Opzioni per la Personalizzazione del Corso
- Per richiedere un corso personalizzato basato sulle vostre infrastrutture o dataset, contattateci per organizzare.
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Deploying AI Models with CANN and Ascend AI Processors
14 oreCANN (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI compute stack for deploying and optimizing AI models on Ascend AI processors.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers and engineers who wish to deploy trained AI models efficiently to Huawei Ascend hardware using the CANN toolkit and tools such as MindSpore, TensorFlow, or PyTorch.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the CANN architecture and its role in the AI deployment pipeline.
- Convert and adapt models from popular frameworks to Ascend-compatible formats.
- Use tools like ATC, OM model conversion, and MindSpore for edge and cloud inference.
- Diagnose deployment issues and optimize performance on Ascend hardware.
Format of the Course
- Interactive lecture and demonstration.
- Hands-on lab work using CANN tools and Ascend simulators or devices.
- Practical deployment scenarios based on real-world AI models.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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AI Engineering Fundamentals
14 oreQuesta formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a ingegneri e sviluppatori di software di IA di livello principiante e intermedio che desiderano acquisire una comprensione di base dei principi e delle pratiche di ingegneria dell'IA.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i concetti e le tecnologie fondamentali alla base dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico.
- Implementare modelli di machine learning di base usando TensorFlow e PyTorch.
- Applicare tecniche di intelligenza artificiale per risolvere problemi pratici nello sviluppo di software.
- Gestisci e mantieni i progetti di intelligenza artificiale utilizzando le best practice nell'ingegneria dell'intelligenza artificiale.
- Riconoscere le implicazioni etiche e le responsabilità coinvolte nello sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale.
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Building Intelligent Applications with AI and ML
28 oreQuesta formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a professionisti dell'IA di livello intermedio e avanzato e
sviluppatori di software che desiderano creare applicazioni intelligenti utilizzando l'intelligenza artificiale e il machine learning.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i concetti e le tecnologie avanzate alla base dell'intelligenza artificiale e del machine learning.
- Analizza e visualizza i dati per informare lo sviluppo di modelli AI/ML.
- Crea, addestra e distribuisci modelli AI/ML in modo efficace.
- Crea applicazioni intelligenti in grado di risolvere i problemi del mondo reale.
- Valutare le implicazioni etiche delle applicazioni di IA in vari settori.
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Introduction to CANN for AI Framework Developers
7 oreCANN (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI computing toolkit used to compile, optimize, and deploy AI models on Ascend AI processors.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level AI developers who wish to understand how CANN fits into the model lifecycle from training to deployment, and how it works with frameworks like MindSpore, TensorFlow, and PyTorch.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the purpose and architecture of the CANN toolkit.
- Set up a development environment with CANN and MindSpore.
- Convert and deploy a simple AI model to Ascend hardware.
- Gain foundational knowledge for future CANN optimization or integration projects.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on labs with simple model deployment.
- Step-by-step walkthrough of the CANN toolchain and integration points.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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CANN for Edge AI Deployment
14 oreHuawei's Ascend CANN toolkit enables powerful AI inference on edge devices such as the Ascend 310. CANN provides essential tools for compiling, optimizing, and deploying models where compute and memory are constrained.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI developers and integrators who wish to deploy and optimize models on Ascend edge devices using the CANN toolchain.
By the end of this training, participants will be able to:
- Prepare and convert AI models for Ascend 310 using CANN tools.
- Build lightweight inference pipelines using MindSpore Lite and AscendCL.
- Optimize model performance for limited compute and memory environments.
- Deploy and monitor AI applications in real-world edge use cases.
Format of the Course
- Interactive lecture and demonstration.
- Hands-on lab work with edge-specific models and scenarios.
- Live deployment examples on virtual or physical edge hardware.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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Understanding Huawei’s AI Compute Stack: From CANN to MindSpore
14 oreHuawei’s AI stack — from the low-level CANN SDK to the high-level MindSpore framework — offers a tightly integrated AI development and deployment environment optimized for Ascend hardware.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level technical professionals who wish to understand how the CANN and MindSpore components work together to support AI lifecycle management and infrastructure decisions.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the layered architecture of Huawei’s AI compute stack.
- Identify how CANN supports model optimization and hardware-level deployment.
- Evaluate the MindSpore framework and toolchain in relation to industry alternatives.
- Position Huawei's AI stack within enterprise or cloud/on-prem environments.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Live system demos and case-based walkthroughs.
- Optional guided labs on model flow from MindSpore to CANN.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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Optimizing Neural Network Performance with CANN SDK
14 oreCANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) is Huawei’s AI compute foundation that allows developers to fine-tune and optimize the performance of deployed neural networks on Ascend AI processors.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI developers and system engineers who wish to optimize inference performance using CANN’s advanced toolset, including the Graph Engine, TIK, and custom operator development.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand CANN's runtime architecture and performance lifecycle.
- Use profiling tools and Graph Engine for performance analysis and optimization.
- Create and optimize custom operators using TIK and TVM.
- Resolve memory bottlenecks and improve model throughput.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on labs with real-time profiling and operator tuning.
- Optimization exercises using edge-case deployment examples.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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CANN SDK for Computer Vision and NLP Pipelines
14 oreThe CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) provides powerful deployment and optimization tools for real-time AI applications in computer vision and NLP, especially on Huawei Ascend hardware.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI practitioners who wish to build, deploy, and optimize vision and language models using the CANN SDK for production use cases.
By the end of this training, participants will be able to:
- Deploy and optimize CV and NLP models using CANN and AscendCL.
- Use CANN tools to convert models and integrate them into live pipelines.
- Optimize inference performance for tasks like detection, classification, and sentiment analysis.
- Build real-time CV/NLP pipelines for edge or cloud-based deployment scenarios.
Format of the Course
- Interactive lecture and demonstration.
- Hands-on lab with model deployment and performance profiling.
- Live pipeline design using real CV and NLP use cases.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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Building Custom AI Operators with CANN TIK and TVM
14 oreCANN TIK (Tensor Instruction Kernel) and Apache TVM enable advanced optimization and customization of AI model operators for Huawei Ascend hardware.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level system developers who wish to build, deploy, and tune custom operators for AI models using CANN’s TIK programming model and TVM compiler integration.
By the end of this training, participants will be able to:
- Write and test custom AI operators using the TIK DSL for Ascend processors.
- Integrate custom ops into the CANN runtime and execution graph.
- Use TVM for operator scheduling, auto-tuning, and benchmarking.
- Debug and optimize instruction-level performance for custom computation patterns.
Format of the Course
- Interactive lecture and demonstration.
- Hands-on coding of operators using TIK and TVM pipelines.
- Testing and tuning on Ascend hardware or simulators.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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Migrating CUDA Applications to Chinese GPU Architectures
21 oreLe architetture cinesi GPU come Huawei Ascend, Biren e Cambricon MLU offrono alternative a CUDA adattate ai mercati locali di IA e HPC.
Questo corso interattivo guidato dal formatore (in linea o sul posto) è rivolto a programmatori esperti GPU e specialisti dell'infrastruttura che desiderano migrare ed ottimizzare le applicazioni CUDA esistenti per la distribuzione su piattaforme hardware cinesi.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Valutare la compatibilità delle attuali cariche di lavoro CUDA con alternative basate su chip cinesi.
- Migrare le basi di codice CUDA agli ambienti Huawei CANN, Biren SDK e Cambricon BANGPy.
- Confrontare le prestazioni e identificare i punti di ottimizzazione tra piattaforme.
- Risolvere sfide pratiche nel supporto interarchitetture e nella distribuzione.
Formato del Corso
- Lettura interattiva ed esercitazione.
- Esperimenti pratici di traduzione di codice e confronto delle prestazioni.
- Esercizi guidati focalizzati su strategie di adattamento multi-GPU.
Opzioni per la Personalizzazione del Corso
- Per richiedere un corso personalizzato basato sulla vostra piattaforma o progetto CUDA, contattateci per organizzare.
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EU AI Act (Article4) Fundamentals
7 oreQuesto corso live guidato dall'insegnante è rivolto a chiunque desideri garantire che la propria organizzazione sia conforme, minimizzi i rischi e abiliti il personale a sfruttare l'IA in modo sicuro ed etico.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Capire come funzionano i sistemi AI e le loro possibili applicazioni.
- Riconoscere i rischi e le limitazioni associati ai sistemi AI.
- Osservare i requisiti legali ed etici pertinenti.
Ulteriori Informazioni...
Intelligent Applications Fundamentals
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti IT di livello principiante che desiderano acquisire una comprensione di base delle applicazioni intelligenti e di come possono essere applicate in vari settori.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere la storia, i principi e l'impatto dell'intelligenza artificiale.
- Identifica e applica diversi algoritmi di machine learning.
- Gestisci e analizza i dati in modo efficace per le applicazioni di intelligenza artificiale.
- Riconoscere le applicazioni pratiche e i limiti dell'IA in diversi settori.
- Discutere le considerazioni etiche e le implicazioni sociali della tecnologia AI.
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Intelligent Applications Advanced
21 oreQuesta formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a data scientist, ingegneri e professionisti dell'intelligenza artificiale di livello intermedio e avanzato che desiderano padroneggiare le complessità delle applicazioni intelligenti e sfruttarle per risolvere problemi complessi del mondo reale.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Implementa e analizza le architetture di deep learning.
- Applica l'apprendimento automatico su larga scala in un ambiente di elaborazione distribuito.
- Progetta ed esegui modelli di apprendimento per rinforzo per il processo decisionale.
- Sviluppare sofisticati sistemi di PNL per la comprensione del linguaggio.
- Utilizza tecniche di visione artificiale per l'analisi di immagini e video.
- Affrontare le considerazioni etiche nello sviluppo e nell'implementazione dei sistemi di IA.
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Performance Optimization on Ascend, Biren, and Cambricon
21 oreAscend, Biren e Cambricon sono le principali piattaforme di hardware AI in Cina, ciascuna che offre strumenti unici di accelerazione e profilatura per carichi di lavoro AI a livello produttivo.
Questo training interattivo guidato dall'insegnante (online o sul posto) si rivolge agli ingegneri avanzati di infrastrutture AI e delle prestazioni che desiderano ottimizzare i flussi di lavoro per l'inferenza e il training dei modelli su diverse piattaforme di chip AI cinesi.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Benchmarkare i modelli sulle piattaforme Ascend, Biren e Cambricon.
- Identificare le bottlenecks del sistema e le inefficienze della memoria/calcolo.
- Applicare ottimizzazioni a livello di grafico, kernel e operatore.
- Tunare i pipeline di deploy per migliorare la throughput e la latenza.
Formato del Corso
- Lecture interattiva e discussioni.
- Uso pratica degli strumenti di profilatura ed ottimizzazione su ogni piattaforma.
- Esercizi guidati focalizzati su scenari pratici di tuning.
Opzioni per la Personalizzazione del Corso
- Per richiedere un training personalizzato basato sul vostro ambiente delle prestazioni o tipo di modello, contattateci per organizzare.
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