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コース概要
Huawei Ascend プラットフォームの紹介
- Ascend アーキテクチャとエコシステムの見取り図
- MindSpore と CANN の概要
- ユースケースと業界における関連性
開発環境のセットアップ
- CANN ツールキットと MindSpore のインストール
- ModelArts と CloudMatrix を用いたプロジェクトオーケストレーション
- サンプルモデルを用いた環境テスト
MindSpore を用いたモデル開発
- MindSpore でのモデル定義と学習
- データパイプラインとデータセットのフォーマット
- モデルを Ascend 互換形式へのエクスポート
Ascend 上での性能最適化
- 演算子フュージョンとカスタムカーネル
- タイル戦略と AI Core のスケジューリング
- ベンチマークおよびプロファイリングツール
デプロイ戦略
- エッジ vs クラウドデプロイのトレードオフ
- MindX SDK を用いたデプロイ
- CloudMatrix ワークフローとの統合
デバッグとモニタリング
- Profiler と AiD を用いたトレーシング
- ランタイム失敗のデバッグ
- リソース使用量とスループットのモニタリング
ケーススタディとラボ統合
- MindSpore を用いたフルパイプライン開発
- ラボ:Ascend 上でモデルの構築、最適化、デプロイ
- その他のプラットフォームとのパフォーマンス比較
まとめと次のステップ
要求
- ニューラルネットワークおよび AI ワークフローに関する理解
- Python プログラミングの経験
- モデル学習およびデプロイパイプラインへの熟悉
対象読者
- AI エンジニア
- Huawei AI スタックで作業するデータサイエンティスト
- Ascend と MindSpore を使用する ML 開発者
21 時間
お客様の声 (1)
PythonのStreamlitライブラリについての知識を得ることができました。確実に、R Shinyで作成された私のチームのアプリケーションを改善するために使用してみます。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
コース - GitHub Copilot for Developers
機械翻訳