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課程簡介
華為昇騰平台簡介
- 昇騰架構與生態系統概述
- MindSpore與CANN概述
- 用例與產業關聯性
設置開發環境
- 安裝CANN工具包和MindSpore
- 使用ModelArts和CloudMatrix進行項目協調
- 通過樣本模型測試環境
使用MindSpore開發模型
- MindSpore中的模型定義與訓練
- 數據管線與數據集格式
- 將模型導出為昇騰兼容格式
昇騰上的性能優化
- 算子融合與自定義核心
- 分塊策略與AI Core調度
- 基準測試與分析工具
部署策略
- 邊緣與雲端部署的取捨
- 使用MindX SDK進行部署
- 與CloudMatrix工作流集成
除錯與監控
- 使用Profiler和AiD進行追蹤
- 除錯運行時故障
- 監控資源使用情況與吞吐量
案例研究與實驗集成
- 使用MindSpore進行全管線開發
- 實驗:在昇騰上構建、優化並部署模型
- 與其他平台的性能比較
總結與下一步驟
最低要求
- 理解神經網絡與AI工作流
- 具備Python編程經驗
- 熟悉模型訓練與部署管線
受眾
- AI工程師
- 使用華為AI堆棧的數據科學家
- 使用昇騰和MindSpore的ML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