Đề cương khóa học

Giới thiệu về nền tảng Huawei Ascend

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

Thiết lập Môi trường Phát triển

  • Cài đặt bộ công cụ CANN và MindSpore
  • Sử dụng ModelArts và CloudMatrix cho quản lý dự án
  • Kiểm tra môi trường bằng các mô hình mẫu

Phát triển Mô hình với MindSpore

  • Định nghĩa và đào tạo mô hình trong MindSpore
  • Nguồn dữ liệu và định dạng bộ dữ liệu
  • Xuất mô hình sang định dạng tương thích với Ascend

Tối ưu hóa Hiệu suất trên Ascend

  • Hợp nhất vận hành và nhân tự定义核
  • Đề xuất chiến lược chia và điều độ AI Core
  • Công cụ đánh giá hiệu năng và phân tích

Chiến lược Triển khai

  • Lựa chọn triển khai ở biên so với đám mây
  • Sử dụng SDK MindX cho việc triển khai
  • Tích hợp với luồng công việc CloudMatrix

Điều thử và Giám sát

  • Sử dụng Profiler và AiD để theo dõi
  • Khắc phục sự cố thời gian chạy
  • Theo dõi sử dụng tài nguyên và băng thông

Nghiên cứu Trường hợp và Tích hợp Phòng thí nghiệm

  • Phát triển quy trình đầy đủ sử dụng MindSpore
  • Phòng thí nghiệm: Xây dựng, tối ưu hóa và triển khai mô hình trên Ascend
  • So sánh hiệu năng với các nền tảng khác

Tóm tắt và Bước tiếp theo

Requirements

  • Sự hiểu biết về mạng thần kinh và quy trình làm việc của AI
  • Kinh nghiệm với lập trình Python
  • Thành thạo quy trình huấn luyện và triển khai mô hình

Nhóm đối tượng

  • Công nghệ viên 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 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories