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Plan du cours

Introduction à Huawei CloudMatrix

  • Écosystème CloudMatrix et flux de déploiement
  • Modèles, formats et modes de déploiement pris en charge
  • Cas d'utilisation typiques et puces prises en charge

Préparation des modèles pour le déploiement

  • Export de modèles depuis les outils d'entraînement (MindSpore, TensorFlow, PyTorch)
  • Utilisation d'ATC (Ascend Tensor Compiler) pour la conversion de format
  • Modèles à forme statique et dynamique

Déploiement vers CloudMatrix

  • Création de services et enregistrement des modèles
  • Déploiement de services d'inférence via l'interface utilisateur ou la CLI
  • Routage, authentification et contrôle d'accès

Traitement des requêtes d'inférence

  • Flux d'inférence en lot et en temps réel
  • Pipelines de prétraitement et de post-traitement des données
  • Appel des services CloudMatrix depuis des applications externes

Supervision et optimisation des performances

  • Journaux de déploiement et suivi des requêtes
  • Mise à l'échelle des ressources et équilibrage de charge
  • Ajustement de la latence et optimisation du débit

Intégration avec les outils d'entreprise

  • Connexion de CloudMatrix avec OBS et ModelArts
  • Utilisation de flux de travail et de versionnage de modèles
  • CI/CD pour le déploiement et le retour arrière des modèles

Pipeline d'inférence de bout en bout

  • Déploiement d'un pipeline complet de classification d'images
  • Tests de référence et validation de la précision
  • Simulation de basculement et d'alertes système

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des flux de travail d'entraînement des modèles d'IA
  • Expérience avec des frameworks de ML basés sur Python
  • Connaissance basique des concepts de déploiement cloud

Public cible

  • Équipes de DevOps IA
  • Ingénieurs en apprentissage automatique
  • Spécialistes du déploiement cloud travaillant avec l'infrastructure de Huawei
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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