Developing AI Applications with Huawei Ascend and CANN 교육 과정
이 강사는 중간 수준의 AI 엔지니어와 데이터 과학자를 대상으로, 화웨이의 Ascend 플랫폼과 CANN 툴킷을 사용하여 신경망 모델을 개발하고 최적화하는 방법을 학습합니다. (온라인 또는 현장)
이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:
강좌 형식
- 상호작용형 강의 및 토론.
- 샘플 애플리케이션에서 Huawei Ascend와 CANN 툴킷을 직접 사용합니다.
- 모델 구축, 학습 및 배포에 중점을 둔 가이드 연습.
강좌 맞춤화 옵션
- 인프라 또는 데이터셋을 기반으로 이 강좌에 맞춘 맞춤형 교육을 요청하려면, 맞춤형 교육을 요청하기 위해 연락해 주세요.
Course Outline
Ascend 플랫폼 소개
- Ascend 아키텍처 및 생태계 개요
- MindSpore 및 CANN 개요
- 사용 사례 및 산업 관련성
개발 환경 설정
- CANN 도구 키트 및 MindSpore 설치
- ModelArts 및 CloudMatrix을 프로젝트 오케스트레이션에 사용
- 샘플 모델을 사용하여 환경 테스트
MindSpore로 모델 개발
- MindSpore에서 모델 정의 및 학습
- 데이터 파이프라인 및 데이터셋 포맷팅
- Ascend 호환 형식으로 모델 내보내기
Ascend에서의 성능 최적화
- 연산자 결합 및 사용자 지정 커널
- 타일링 전략 및 AI 코어 스케줄링
- 벤치마킹 및 프로파일링 도구
배포 전략
- 에지 대 클라우드 배포의 장단점
- MindX SDK를 배포에 사용
- CloudMatrix 워크플로우와 통합
디버깅 및 모니터링
- 프로파일러 및 AiD를 추적에 사용
- 런타임 실패 디버깅
- 자원 사용량 및 처리량 모니터링
사례 연구 및 실험실 통합
- MindSpore를 사용하여 전체 파이프라인 개발
- 실습: Ascend에서 모델 구축, 최적화 및 배포
- 다른 플랫폼과의 성능 비교
요약 및 다음 단계
Requirements
- 신경망과 AI 워크플로에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험
- 모델 학습 및 배포 파이프라인에 대한 익숙함
대상
- AI 엔지니어
- 화웨이 AI 스택을 사용하는 데이터 과학자
- Ascend 및 MindSpore를 사용하는 ML 개발자
Open Training Courses require 5+ participants.
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