Desarrollo con Cambricon MLU usando BANGPy y Neuware
Las unidades de aprendizaje profundo (MLU) de Cambricon son chips de IA especializados, optimizados para inferencia y entrenamiento en escenarios de edge y centros de datos.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean construir e implementar modelos de IA utilizando el marco BANGPy y el SDK Neuware sobre hardware Cambricon MLU.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y preparar los entornos de desarrollo para BANGPy y Neuware.
- Desarrollar y optimizar modelos basados en Python y C++ para las MLU de Cambricon.
- Implementar modelos en dispositivos edge y centros de datos que ejecuten el entorno de ejecución de Neuware.
- Integrar flujos de trabajo de aprendizaje automático con características de aceleración específicas para MLU.
Formato del curso
- Ponencias y discusiones interactivas.
- Uso práctico de BANGPy y Neuware para desarrollo e implementación.
- Ejercicios guiados centrados en optimización, integración y pruebas.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada basada en el modelo de dispositivo Cambricon o caso de uso específico, por favor contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción a Cambricon y arquitectura de MLU
- Visión general del portafolio de chips de IA de Cambricon
- Arquitectura de la MLU y su pipeline de instrucciones
- Tipos de modelos y casos de uso compatibles
Instalación de la herramienta de desarrollo
- Instalación de BANGPy y del SDK Neuware
- Preparación del entorno para Python y C++
- Compatibilidad de modelos y preprocesamiento
Desarrollo de modelos con BANGPy
- Gestión de estructuras y formas de tensores
- Construcción de gráficos de cómputo
- Soporte para operaciones personalizadas en BANGPy
Implementación con el entorno de ejecución de Neuware
- Conversión y carga de modelos
- Control de ejecución e inferencia
- Buenas prácticas de implementación en edge y centros de datos
Optimización del rendimiento
- Mapeo de memoria y ajuste de capas
- Trazado y perfilamiento de la ejecución
- Cuellos de botella comunes y sus soluciones
Integración de MLU en aplicaciones
- Uso de las APIs de Neuware para la integración en aplicaciones
- Soporte para streaming y múltiples modelos
- Escenarios de inferencia híbrida CPU-MLU
Proyecto completo y caso de uso final
- Laboratorio: Implementación de un modelo de visión por computadora o PLN
- Inferencia en el borde con integración BANGPy
- Pruebas de precisión y rendimiento
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de las estructuras de modelos de aprendizaje automático
- Experiencia con Python y/o C++
- Familiaridad con conceptos de despliegue y aceleración de modelos
Público objetivo
- Desarrolladores de IA embebida
- Ingenieros de ML que despliegan en edge o centros de datos
- Desarrolladores que trabajan con infraestructura de IA china
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Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Estudios de caso y ejercicios aplicados de diseño de arquitecturas.
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Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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- Explorar técnicas avanzadas en el desarrollo y optimización de modelos de IA en el borde.
- Implementar estrategias de vanguardia para desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos.
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- Optimizar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA en el borde.
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- Comprender los principios de Edge AI y sus beneficios.
- Configurar el entorno de computación perimetral (edge).
- Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de IA para su despliegue en edge.
- Implementar soluciones prácticas de IA en dispositivos perimetrales.
- Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos desplegados en edge.
- Abordar consideraciones éticas y de seguridad en aplicaciones de Edge AI.
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- Aplicar estrategias de implementación segura de modelos de IA en entornos periféricos.
CANN para el despliegue de IA en el extremo
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Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e integradores de IA de nivel intermedio que deseen implementar y optimizar modelos en dispositivos de borde Ascend utilizando la cadena de herramientas CANN.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Preparar y convertir modelos de IA para el Ascend 310 utilizando las herramientas CANN.
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- Optimizar el rendimiento del modelo para entornos con capacidad computacional y memoria limitadas.
- Implementar y supervisar aplicaciones de IA en casos de uso reales en el extremo.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y demostraciones.
- Práctica de laboratorio con modelos y escenarios específicos para el extremo.
- Ejemplos de implementación en vivo en hardware de borde virtual o físico.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Evaluar la compatibilidad de las cargas de trabajo CUDA existentes con alternativas de chips chinos.
- Transferir bases de código CUDA a entornos como Huawei CANN, Biren SDK y Cambricon BANGPy.
- Comparar el rendimiento e identificar puntos de optimización en distintas plataformas.
- Solucionar los desafíos prácticos del soporte entre arquitecturas y la implementación.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos de traducción de código y comparación de rendimiento.
- Ejercicios guiados centrados en estrategias de adaptación a múltiples GPU.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada basada en su plataforma o proyecto CUDA, contáctenos para coordinarlo.
Edge AI para la Agricultura: Cultivo Inteligente y Monitoreo de Precisión
21 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de agrotecnología con nivel principiante a intermedio, especialistas en IoT e ingenieros de IA que deseen desarrollar e implementar soluciones de Edge AI para la agricultura inteligente.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel de Edge AI en la agricultura de precisión.
- Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado impulsados por IA.
- Desarrollar soluciones de riego automatizado y sensores ambientales.
- Optimizar la eficiencia agrícola utilizando análisis de Edge AI en tiempo real.
Edge AI en Sistemas Autónomos
14 HorasEsta formación en vivo, impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio, desarrolladores de vehículos autónomos e investigadores de IA que deseen aprovechar Edge AI para soluciones innovadoras de sistemas autónomos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el papel y los beneficios de Edge AI en sistemas autónomos.
- Desarrollar e implementar modelos de IA para procesamiento en tiempo real en dispositivos perimetrales (edge).
- Implementar soluciones de Edge AI en vehículos autónomos, drones y robótica.
- Diseñar y optimizar sistemas de control utilizando Edge AI.
- Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA autónoma.
Edge AI: Del concepto a la implementación
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de nivel intermedio que desean obtener una comprensión integral de Edge AI, desde el concepto hasta la implementación práctica, incluida la configuración y el despliegue.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales de Edge AI.
- Configurar y preparar entornos de Edge AI.
- Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de Edge AI.
- Desplegar y gestionar aplicaciones de Edge AI.
- Integrar Edge AI con sistemas y flujos de trabajo existentes.
- Abordar las consideraciones éticas y las mejores prácticas en la implementación de Edge AI.
Edge AI para Visión por Computadora: Procesamiento de Imágenes en Tiempo Real
21 HorasEsta capacitación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y profesionales de IoT que deseen implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de Edge AI y sus aplicaciones en visión por computadora.
- Desplegar modelos de aprendizaje profundo optimizados en dispositivos periféricos para el análisis de imágenes y video en tiempo real.
- Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para el despliegue de modelos.
- Optimizar modelos de IA para lograr mayor rendimiento, eficiencia energética e inferencia con baja latencia.
Edge AI para Servicios Financieros
14 HorasEsta formación en vivo con instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales financieros de nivel intermedio, desarrolladores de fintech y especialistas en IA que deseen implementar soluciones de Edge AI en servicios financieros.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel de Edge AI en los servicios financieros.
- Implementar sistemas de detección de fraude mediante Edge AI.
- Mejorar el servicio al cliente a través de soluciones basadas en IA.
- Aplicar Edge AI para la gestión de riesgos y la toma de decisiones.
- Desplegar y gestionar soluciones de Edge AI en entornos financieros.
Edge AI para la Atención Médica
14 HorasEsta formación en vivo, impartida por un instructor, en Chile (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que deseen aprovechar Edge AI para crear soluciones innovadoras en el ámbito sanitario.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel y las ventajas de Edge AI en la atención médica.
- Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos periféricos para aplicaciones sanitarias.
- Implementar soluciones de Edge AI en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
- Diseñar y desplegar sistemas de monitorización de pacientes utilizando Edge AI.
- Abordar las consideraciones éticas y normativas en aplicaciones de IA en el sector salud.
IA en el borde (Edge AI) en Automatización Industrial
14 HorasEsta formación en vivo y dirigida por instructores en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros industriales de nivel intermedio, profesionales de la fabricación y desarrolladores de IA que deseen implementar soluciones de Edge AI en automatización industrial.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel del Edge AI en la automatización industrial.
- Implementar soluciones de mantenimiento predictivo utilizando Edge AI.
- Aplicar técnicas de IA para el control de calidad en procesos de fabricación.
- Optimizar procesos industriales mediante Edge AI.
- Desplegar y gestionar soluciones de Edge AI en entornos industriales.
Optimización del Rendimiento en Plataformas Ascend, Biren y Cambricon
21 HorasAscend, Biren y Cambricon son plataformas de hardware de inteligencia artificial líderes en China, cada una ofreciendo herramientas únicas de aceleración y perfilado para cargas de trabajo de IA a escala de producción.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros avanzados de infraestructura y rendimiento de IA que desean optimizar los flujos de trabajo de inferencia y entrenamiento de modelos en múltiples plataformas de chips de IA chinos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Realizar benchmarking de modelos en las plataformas Ascend, Biren y Cambricon.
- Identificar cuellos de botella del sistema e ineficiencias de memoria/cómputo.
- Aplicar optimizaciones a nivel de grafo, kernel y operador.
- Ajustar los flujos de despliegue para mejorar el throughput y la latencia.
Formato del Curso
- Clase magistral interactiva y discusión.
- Uso práctico de herramientas de perfilado y optimización en cada plataforma.
- Ejercicios guiados centrados en escenarios prácticos de ajuste.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso basada en su entorno de rendimiento o tipo de modelo, contáctenos para organizarla.