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Temario del curso

Introducción al ecosistema de IA de Huawei

  • Hardware Ascend de IA: chips 310, 910 y 910B
  • MindSpore, CANN y herramientas de soporte
  • Flujo de trabajo de desarrollo de IA: desde el entrenamiento hasta el despliegue

Comprensión del kit de herramientas CANN

  • ¿Qué es CANN y por qué es importante?
  • Descripción general de los componentes principales (ATC, AscendCL, bibliotecas de operadores)
  • El papel de CANN en las cadenas de inferencia de IA

Primeros pasos con MindSpore y CANN

  • Configuración del entorno (MindSpore + CANN + Python)
  • Entrenamiento de un modelo básico en MindSpore
  • Exportación y conversión del modelo usando ATC

Ejecución de inferencia en dispositivos Ascend

  • Uso del modelo OM con AscendCL o APIs de Python
  • Preprocesamiento básico de entradas y salidas
  • Validación de las salidas del modelo

Trabajo con otros frameworks

  • Descripción general del soporte para TensorFlow, PyTorch y ONNX
  • Operadores compatibles y limitaciones
  • Demostración simple de conversión de modelos (por ejemplo, de ONNX a OM)

Exploración del ecosistema de desarrolladores de CANN y MindSpore

  • Recursos clave: documentación, repositorios de GitHub, código de ejemplo
  • Descripción general de MindSpore Hub y el zoo de modelos
  • Foros de la comunidad, eventos y canales de soporte

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de conceptos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
  • Experiencia previa en programación con Python
  • No se requiere experiencia previa con CANN o hardware Ascend

Público objetivo

  • Desarrolladores de aprendizaje automático que exploran flujos de trabajo de despliegue
  • Estudiantes o investigadores nuevos en el ecosistema de IA de Huawei
  • Contribuyentes a frameworks de IA y entusiastas interesados en la aceleración de modelos
 7 Horas

Número de participantes


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