Cursusaanbod
Introductie tot het Huawei Ascend-platform
- Overzicht van de Ascend-architectuur en het ecosysteem
- Overzicht van MindSpore en CANN
- Gebruiksgevallen en industriële relevantie
Inrichten van de ontwikkelomgeving
- Installeren van de CANN-toolkit en MindSpore
- Gebruik van ModelArts en CloudMatrix voor projectorchestratie
- Testen van de omgeving met voorbeeldmodellen
Modelontwikkeling met MindSpore
- Modeldefinitie en training in MindSpore
- Data-pipelines en datasetindeling
- Exporteren van modellen naar een Ascend-compatibel formaat
Prestatie-optimalisatie op Ascend
- Operatorfusie en aangepaste kernels
- Tiling-strategie en AI Core-scheduling
- Benchmarking- en profilerings hulpmiddelen
Uitrollingsstrategieën
- Afweging tussen edge- en clouduitroling
- Gebruik van de MindX SDK voor uitroling
- Integratie met CloudMatrix-workflows
Foutopsporing en monitoring
- Gebruik van Profiler en AiD voor tracing
- Oplossen van runtime-fouten
- Monitoring van bronengebruik en doorvoer
Case study en labintegratie
- Ontwikkeling van een volledige pipeline met MindSpore
- Lab: Bouw, optimaliseer en roll een model uit op Ascend
- Prestatievergelijking met andere platforms
Samenvatting en vervolgstappen
Vereisten
- Een begrip van neurale netwerken en AI-workflows
- Ervaring met Python-programmeren
- Vamiliariteit met training- en deployment-pipelines van modellen
Doelgroep
- AI-engineers
- Datawetenschappers die werken met de Huawei AI-stack
- ML-ontwikkelaars die Ascend en MindSpore gebruiken
Aangepaste bedrijfsopleiding
Opleidingsoplossingen ontworpen exclusief voor bedrijven.
- Aangepaste inhoud: We passen de syllabus en praktijkopdrachten aan naar de echte doelen en behoeften van uw project.
- Voor flexibel schema: Datums en tijden aangepast aan het rooster van uw team.
- Formaat: Online (live), In-company (bij uw kantoren) of Hybride.
Prijs per privégroep, online live training, startend vanaf 4800 € + BTW*
Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen
Reviews (1)
Ik heb kennis gemaakt met de Streamlit-bibliotheek voor Python en ik zal zeker proberen deze te gebruiken om de toepassingen van mijn team, die zijn gemaakt met R Shiny, te verbeteren.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Cursus - GitHub Copilot for Developers
Automatisch vertaald