Đề cương khóa học

Giới thiệu về Platform Huawei Ascend

  • Tổng quan về kiến trúc Ascend và hệ sinh thái
  • Tổng quan về MindSpore và CANN
  • Trường hợp sử dụng và liên quan đến ngành công nghiệp

Cài Đặt Môi trường Phát Triển

  • Cài đặt toolkit CANN và MindSpore
  • Sử dụng ModelArts và CloudMatrix cho tổ chức dự án
  • Kiểm thử môi trường bằng mô hình mẫu

Phát Triển Mô Hình với MindSpore

  • Định nghĩa và huấn luyện mô hình trong MindSpore
  • Đường ống dữ liệu và định dạng tập dữ liệu
  • Xuất mô hình sang định dạng tương thích với Ascend

Tối ưu hóa Hiệu suất trên Ascend

  • Kết hợp toán tử và nhân hạt nhân tùy chỉnh
  • Chiến lược chia nhỏ và lịch trình AI Core
  • Công cụ đánh giá hiệu năng và phân tích

Chiến Lược Triển Khai

  • Tradeoffs giữa triển khai tại biên và đám mây
  • Sử dụng MindX SDK để triển khai
  • Tích hợp với công việc của CloudMatrix

Debugging và Giám Sát

  • Sử dụng Profiler và AiD để theo dõi
  • Debug lỗi thời gian chạy
  • Giám sát sử dụng tài nguyên và thông lượng

Trường Hợp và Tích Hợp Lab

  • Phát triển chu trình toàn bộ bằng MindSpore
  • Lab: Xây dựng, tối ưu hóa và triển khai mô hình trên Ascend
  • So sánh hiệu năng với các nền tảng khác

Tổng Kết và Bước Tiếp Theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về mạng thần kinh và quy trình làm việc của AI
  • Kinh nghiệm với lập trình Python
  • Thạo về cácpipeline đào tạo và triển khai mô hình

Đối tượng

  • Kỹ sư AI
  • Nhà khoa học dữ liệu làm việc với bộ công cụ AI của Huawei
  • Nhà phát triển ML sử dụng Ascend và MindSpore
 21 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Đánh giá (1)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan