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課程簡介
華為昇騰平台簡介
- 昇騰架構和生態系統概覽
- MindSpore和CANN概覽
- 用例和行業關聯性
開發環境搭建
- 安裝CANN工具包和MindSpore
- 使用ModelArts和CloudMatrix進行項目編排
- 使用樣本模型測試環境
使用MindSpore進行模型開發
- 在MindSpore中進行模型定義和訓練
- 數據管道和數據集格式化
- 將模型導出為昇騰兼容格式
昇騰上的性能優化
- 算子融合和自定義內核
- 瓦片化策略和AI Core調度
- 基準測試和分析工具
部署策略
- 邊緣與雲端部署的權衡
- 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
- 調試運行時失敗
- 監控資源使用和吞吐量
案例研究與實驗室集成
- 使用MindSpore進行完整管道開發
- 實驗室:在昇騰上構建、優化並部署模型
- 與其他平台的性能比較
總結與後續步驟
最低要求
- 理解神經網絡和AI工作流
- 具有Python編程經驗
- 熟悉模型訓練和部署管道
目標受眾
- AI工程師
- 使用華為AI棧的數據科學家
- 使用昇騰和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