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Temario del curso

Introducción a CANN y procesadores de IA Ascend

  • ¿Qué es CANN? Su papel en la pila de computación de IA de Huawei
  • Descripción general de la arquitectura del procesador Ascend (310, 910, etc.)
  • Frameworks de IA compatibles y descripción general de la cadena de herramientas

Conversión y compilación de modelos

  • Uso de la herramienta ATC para convertir modelos (TensorFlow, PyTorch, ONNX)
  • Creación y validación de archivos de modelo OM
  • Manejo de operadores no compatibles y problemas comunes de conversión

Despliegue con MindSpore y otros frameworks

  • Despliegue de modelos con MindSpore Lite
  • Integración de modelos OM con APIs de Python o SDKs de C++
  • Trabajo con el administrador de modelos de Ascend

Optimización y perfilado del rendimiento

  • Comprensión de optimizaciones en AI Core, memoria y tiling
  • Perfilado de la ejecución de modelos con herramientas CANN
  • Mejores prácticas para mejorar la velocidad de inferencia y el uso de recursos

Manejo de errores y depuración

  • Errores comunes de despliegue y su resolución
  • Lectura de registros y uso de la herramienta de diagnóstico de errores
  • Pruebas unitarias y validación funcional de modelos desplegados

Escenarios de despliegue en el borde y en la nube

  • Despliegue en Ascend 310 para aplicaciones en el borde
  • Integración con APIs y microservicios basados en la nube
  • Estudios de caso del mundo real en visión por computadora y NLP

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Experiencia con frameworks de aprendizaje profundo basados en Python, como TensorFlow o PyTorch
  • Comprensión de arquitecturas de redes neuronales y flujos de trabajo de entrenamiento de modelos
  • Conocimientos básicos de la interfaz de línea de comandos (CLI) de Linux y scripting

Público objetivo

  • Ingenieros de IA que trabajan en el despliegue de modelos
  • Practicantes de aprendizaje automático enfocados en la aceleración por hardware
  • Desarrolladores de aprendizaje profundo que construyen soluciones de inferencia
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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