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課程簡介
華為 Ascend 平台入門
- Ascend 架構與生態系概觀
- MindSpore 與 CANN 概觀
- 使用案例與產業關聯性
開發環境設定
- 安裝 CANN 工具包與 MindSpore
- 使用 ModelArts 與 CloudMatrix 進行專案編排
- 使用範例模型測試環境
使用 MindSpore 進行模型開發
- 在 MindSpore 中定義與訓練模型
- 數據管線與數據集格式化
- 將模型匯出為 Ascend 相容格式
Ascend 上的效能最佳化
- 算子融合(Operator Fusion)與自訂核心(Kernels)
- 分塊策略(Tiling)與 AI Core 排程
- 基準測試(Benchmarking)與分析(Profiling)工具
部署策略
- 邊緣部署與雲端部署的權衡
- 使用 MindX SDK 進行部署
- 與 CloudMatrix 工作流程整合
除錯與監控
- 使用 Profiler 與 AiD 進行追蹤(Tracing)
- 除錯執行階段失敗
- 監控資源使用率與吞吐量
案例研究與實驗整合
- 使用 MindSpore 進行全流程開發
- 實驗:在 Ascend 上建構、最佳化並部署模型
- 與其他平台的效能比較
摘要與後續步驟
最低要求
- 了解神經網路與 AI 工作流程
- 具備 Python 程式設計經驗
- 熟悉模型訓練與部署管線
受眾對象
- AI 工程師
- 使用華為 AI 技術堆疊的數據科學家
- 使用 Ascend 與 MindSpore 的機器學習開發者
21 小時
客戶評論 (1)
我獲得了關於Python中Streamlit庫的知識,我肯定會嘗試使用它來改進我們團隊中基於R Shiny開發的apps。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
課程 - GitHub Copilot for Developers
機器翻譯