Formation Développement avec MLU de Cambricon via BANGPy et Neuware
Les UIM (Unités d'Informatique pour l'IA) de Cambricon sont des puces spécialisées dans le domaine de l'IA, optimisées pour l'inférence et l'entraînement dans des contextes de périphérie (edge) et de centres de données.
Ce training animé par un instructeur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire souhaitant construire et déployer des modèles d'IA en utilisant le framework BANGPy et le SDK Neuware sur du matériel Cambricon MLU.
À l'issue de ce training, les participants seront capables de :
- Configurer et mettre en place les environnements de développement BANGPy et Neuware.
- Développer et optimiser des modèles basés sur Python et/ou C++ pour les UIM Cambricon.
- Déployer des modèles sur des périphériques de périphérie et de centres de données fonctionnant avec le runtime Neuware.
- Intégrer les workflows ML avec les fonctionnalités d'accélération spécifiques aux UIM.
Format du cours
- Conférences interactives et discussions.
- Pratique de BANGPy et Neuware pour le développement et le déploiement.
- Exercices guidés axés sur l'optimisation, l'intégration et les tests.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours basée sur votre modèle d'appareil Cambricon ou votre cas d'utilisation, veuillez nous contacter pour convenir des détails.
Plan du cours
Introduction à Cambricon et à l'architecture MLU
- Aperçu du portefeuille de puces IA de Cambricon.
- Architecture MLU et pipeline d'instructions.
- Types de modèles pris en charge et cas d'utilisation.
Installation de la chaîne d'outils de développement
- Installation de BANGPy et du SDK Neuware.
- Configuration de l'environnement pour Python et C++.
- Compatibilité des modèles et prétraitement.
Développement de modèles avec BANGPy
- Structure des tenseurs et gestion des formes.
- Construction du graphe de calcul.
- Prise en charge des opérations personnalisées dans BANGPy.
Déploiement avec le runtime Neuware
- Conversion et chargement des modèles.
- Contrôle de l'exécution et de l'inférence.
- Pratiques de déploiement sur la périphérie et dans les centres de données.
Optimisation des performances
- Cartographie mémoire et ajustement des couches.
- Tracage et profilage de l'exécution.
- Bottlenecks courants et corrections.
Intégration des UIM dans les applications
- Utilisation des API Neuware pour l'intégration des applications.
- Prise en charge du streaming et des modèles multiples.
- Cas d'inférence hybride CPU-MLU.
Projet et cas d'utilisation de bout en bout
- TP : Déploiement d'un modèle de vision ou de NLP.
- Inférence en périphérie avec intégration BANGPy.
- Tests de précision et de débit.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des structures de modèles d'apprentissage automatique (machine learning).
- Expérience avec Python et/ou C++.
- Connaissance des concepts de déploiement et d'accélération de modèles.
Public cible
- Développeurs d'IA embarquée.
- Ingénieurs ML déployant vers la périphérie ou les centres de données.
- Développeurs travaillant avec des infrastructures IA chinoises.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Formation - Advanced Edge AI Techniques
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondamentaux de la technologie 5G et son impact sur l'IA de bord.
- Déployer des modèles d'IA optimisés pour des applications à faible latence dans des environnements 5G.
- Mettre en œuvre des systèmes de prise de décision en temps réel grâce à l'IA de bord et à la connectivité 5G.
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Format de la formation
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Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Techniques avancées d'IA en périphérie
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- Explorer des techniques avancées dans le développement et l'optimisation des modèles d'IA en périphérie.
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- Utiliser des outils et des frameworks spécialisés pour des applications avancées d'IA en périphérie.
- Optimiser les performances et l'efficacité des solutions d'IA en périphérie.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes de l'IA en périphérie et ses avantages.
- Mettre en place et configurer l'environnement de calcul en périphérie.
- Développer, entraîner et optimiser des modèles d'IA pour un déploiement en périphérie.
- Mettre en œuvre des solutions d'IA pratiques sur des appareils en périphérie.
- Évaluer et améliorer les performances des modèles déployés en périphérie.
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Sécuriser et rendre résilients les systèmes Edge AI
21 HeuresCette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, Belgique s'adresse aux professionnels avancés de la cybersécurité, aux ingénieurs IA et aux développeurs IoT qui souhaitent mettre en œuvre des mesures de sécurité robustes et des stratégies de résilience pour les systèmes Edge AI.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les risques de sécurité et les vulnérabilités liés aux déploiements Edge AI.
- Mettre en œuvre des techniques de chiffrement et d'authentification pour la protection des données.
- Concevoir des architectures Edge AI résilientes capables de résister aux cybermenaces.
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Déploiement de l'IA sur la périphérie avec CANN
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Cette formation en direct, dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et intégrateurs de niveau intermédiaire en IA qui souhaitent déployer et optimiser des modèles sur des appareils périphériques Ascend en utilisant la chaîne d'outils CANN.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables :
- De préparer et convertir des modèles IA pour l'Ascend 310 en utilisant les outils CANN.
- De créer des pipelines d'inférence légers grâce à MindSpore Lite et AscendCL.
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- De déployer et surveiller des applications IA dans des cas d'usage périphériques réels.
Format du cours
- Conférence interactive et démonstrations.
- Travaux pratiques avec des modèles et scénarios spécifiques à la périphérie.
- Déploiements en direct sur du matériel périphérique virtuel ou physique.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
Migration des applications CUDA vers des architectures GPU chinoises
21 HeuresLes architectures GPU chinoises telles que Huawei Ascend, Biren et les MLUs Cambricon offrent des alternatives à CUDA, spécifiquement adaptées aux marchés locaux de l'IA et du HPC.
Cette formation pratique, animée par un formateur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux programmeurs GPU avancés et aux spécialistes de l'infrastructure souhaitant migrer et optimiser leurs applications CUDA existantes pour un déploiement sur des plateformes matérielles chinoises.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Évaluer la compatibilité des charges de travail CUDA existantes avec les solutions matérielles chinoises.
- Porter les codebases CUDA vers les environnements Huawei CANN, Biren SDK et Cambricon BANGPy.
- Comparer les performances et identifier les points d'optimisation entre les différentes plateformes.
- Traiter les défis pratiques liés au support multi-architecture et au déploiement.
Format de la formation
- Conférence interactive et échanges.
- Ateliers pratiques de traduction de code et de comparaison des performances.
- Exercices guidés axés sur les stratégies d'adaptation multi-GPU.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, adaptée à votre plateforme ou projet CUDA, veuillez nous contacter afin de convenir des détails.
Edge AI pour l'agriculture : Agriculture intelligente et suivi de précision
21 HeuresCette formation en direct, dirigée par un formateur, à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de l'agritech de niveau débutant à intermédiaire, aux spécialistes de l'IoT et aux ingénieurs en IA qui souhaitent développer et déployer des solutions Edge AI pour l'agriculture intelligente.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle de l'Edge AI dans l'agriculture de précision.
- Mettre en œuvre des systèmes de suivi des cultures et du bétail pilotés par l'IA.
- Développer des solutions d'irrigation automatisée et de détection environnementale.
- Optimiser l'efficacité agricole grâce à l'analyse Edge AI en temps réel.
Edge AI dans les systèmes autonomes
14 HeuresCette formation en direct, animée par un formateur à Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux ingénieurs en robotique de niveau intermédiaire, aux développeurs de véhicules autonomes et aux chercheurs en IA qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour des solutions de systèmes autonomes innovantes.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans les systèmes autonomes.
- Développer et déployer des modèles d'IA pour le traitement en temps réel sur des appareils edge.
- Mettre en œuvre des solutions Edge AI dans les véhicules autonomes, les drones et la robotique.
- Concevoir et optimiser des systèmes de contrôle à l'aide de l'Edge AI.
- Traiter les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA autonomes.
Edge AI : Du concept à l'implémentation
14 HeuresCette formation en direct, animée par un formateur, à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et aux professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire souhaitant acquérir une compréhension globale de l'Edge AI, du concept à l'implémentation pratique, y compris la configuration et le déploiement.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'Edge AI.
- Configurer et paramétrer des environnements Edge AI.
- Développer, former et optimiser des modèles Edge AI.
- Déployer et gérer des applications Edge AI.
- Intégrer l'Edge AI avec les systèmes et les flux de travail existants.
- Prendre en compte les considérations éthiques et les bonnes pratiques de mise en œuvre de l'Edge AI.
Edge AI pour la vision par ordinateur : traitement d'images en temps réel
21 HeuresCette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, à Belgique s'adresse aux ingénieurs en vision par ordinateur, aux développeurs d'IA et aux professionnels de l'IoT de niveau intermédiaire à avancé, souhaitant implémenter et optimiser des modèles de vision par ordinateur pour le traitement en temps réel sur des dispositifs edge.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondamentaux de l'Edge AI et ses applications dans le domaine de la vision par ordinateur.
- Déployer des modèles d'apprentissage profond optimisés sur des dispositifs edge pour l'analyse d'images et de vidéos en temps réel.
- Utiliser des frameworks tels que TensorFlow Lite, OpenVINO et NVIDIA Jetson SDK pour le déploiement de modèles.
- Optimiser les modèles d'IA pour la performance, l'efficacité énergétique et une inférence à faible latence.
L'IA de bord pour les services financiers
14 HeuresCette formation en présentiel ou à distance animée par un formateur expert dans Belgique s'adresse aux professionnels intermédiaires du secteur financier, aux développeurs de fintech et aux spécialistes de l'IA souhaitant mettre en œuvre des solutions d'IA de bord dans les services financiers.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle de l'IA de bord dans les services financiers.
- Mettre en œuvre des systèmes de détection de fraude à l'aide de l'IA de bord.
- Améliorer le service client grâce à des solutions pilotées par l'IA.
- Appliquer l'IA de bord à la gestion des risques et à la prise de décision.
- Déployer et gérer des solutions d'IA de bord dans des environnements financiers.
Edge AI pour la santé
14 HeuresCette formation animée par un instructeur Belgique (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire, aux ingénieurs biomédicaux et aux développeurs d'IA souhaitant tirer parti de l'Edge AI pour concevoir des solutions innovantes dans le domaine de la santé.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans le secteur de la santé.
- Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils en périphérie pour des applications de santé.
- Mettre en œuvre des solutions d'Edge AI dans des appareils portables et des outils de diagnostic.
- Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients à l'aide de l'Edge AI.
- Prendre en compte les considérations éthiques et réglementaires liées aux applications d'IA dans le domaine de la santé.
Edge AI dans l'automatisation industrielle
14 HeuresCette formation en présentiel (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs industriels de niveau intermédiaire, aux professionnels de la fabrication et aux développeurs d'IA qui souhaitent mettre en œuvre des solutions Edge AI dans l'automatisation industrielle.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle de l'Edge AI dans l'automatisation industrielle.
- Mettre en œuvre des solutions de maintenance prédictive utilisant l'Edge AI.
- Appliquer des techniques d'IA pour le contrôle qualité dans les processus de fabrication.
- Optimiser les processus industriels en utilisant l'Edge AI.
- Déployer et gérer des solutions Edge AI dans des environnements industriels.
Optimisation des performances sur les plates-formes Ascend, Biren et Cambricon
21 HeuresAscend, Biren et Cambricon sont des plates-formes matérielles d'intelligence artificielle de premier plan en Chine, chacune offrant des outils d'accélération et de profilage spécifiques pour des charges de travail d'IA à l'échelle de la production.
Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, s'adresse aux ingénieurs avancés en infrastructure et en performance de l'IA souhaitant optimiser les workflows d'inférence et d'entraînement de modèles sur plusieurs plates-formes de puces d'IA chinoises.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Réaliser des benchmarks de modèles sur les plates-formes Ascend, Biren et Cambricon.
- Identifier les goulots d'étranglement système et les inefficacités mémoire/calcul.
- Appliquer des optimisations au niveau du graphe, du noyau (kernel) et de l'opérateur.
- Ajuster les pipelines de déploiement pour améliorer le débit et réduire la latence.
Format de la formation
- Cours interactif et discussions.
- Prise en main des outils de profilage et d'optimisation sur chaque plate-forme.
- Exercices guidés axés sur des scénarios de réglage pratiques.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours en fonction de votre environnement de performance ou du type de modèle, veuillez nous contacter afin d'en convenir.