문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
화웨이 Ascend 플랫폼 소개
- Ascend 아키텍처 및 생태계 개요
- MindSpore 및 CANN 개요
- 사용 사례 및 산업적 관련성
개발 환경 설정
- CANN 툴킷 및 MindSpore 설치
- 프로젝트 오케스트레이션 위해 ModelArts 및 CloudMatrix 활용
- 샘플 모델을 사용한 환경 테스트
MindSpore를 통한 모델 개발
- MindSpore에서 모델 정의 및 학습
- 데이터 파이프라인 및 데이터셋 포맷팅
- Ascend 호환 형식으로 모델 내보내기
Ascend 성능 최적화
- 운영자 퓨전 및 커스텀 커널
- Tiling 전략 및 AI 코어 스케줄링
- 벤치마킹 및 프로파일링 도구
배포 전략
- 엣지 대 클라우드 배포 트레이드오프
- 배포를 위한 MindX SDK 사용
- CloudMatrix 워크플로우와의 통합
디버깅 및 모니터링
- Profiler 및 AiD를 활용한 트레이싱
- 런타임 실패 디버깅
- 리소스 사용량 및 처리량 모니터링
사례 연구 및 랩 통합
- MindSpore를 활용한 전체 파이프라인 개발
- 랩: Ascend에서 모델 구축, 최적화 및 배포
- 기타 플랫폼과의 성능 비교
요약 및 다음 단계
요건
- 신경망 및 AI 워크플로우에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험
- 모델 학습 및 배포 파이프라인에 대한 친숙함
대상 독자
- AI 엔지니어
- 화웨이 AI 스택을 다루는 데이터 사이언티스트
- Ascend 및 MindSpore를 사용하는 ML 개발자
21 시간
회원 평가 (1)
저는 파이썬의 스트림릿 라이브러리에 대한 지식을 얻었으며, 확실하게 제 팀에서 R 셔니로 만든 애플리케이션들을 개선하기 위해 이를 활용해볼 것입니다.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
코스 - GitHub Copilot for Developers
기계 번역됨