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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción al despliegue de visión por computadora/PLN con CANN
- Ciclo de vida de los modelos de IA desde el entrenamiento hasta el despliegue
- Consideraciones clave de rendimiento para visión por computadora y PLN en tiempo real
- Visión general de las herramientas del SDK de CANN y su rol en la integración de modelos
Preparación de modelos de visión por computadora y PLN
- Exportación de modelos desde PyTorch, TensorFlow y MindSpore
- Manejo de entradas/salidas de modelos para tareas de imagen y texto
- Uso de ATC para convertir modelos al formato OM
Despliegue de pipelines de inferencia con AscendCL
- Ejecución de inferencia de visión por computadora/PLN utilizando la API de AscendCL
- Pipelines de preprocesamiento: redimensionamiento de imágenes, tokenización, normalización
- Postprocesamiento: cajas delimitadoras, puntuaciones de clasificación, salida de texto
Técnicas de optimización de rendimiento
- Perfilado de modelos de visión por computadora y PLN utilizando herramientas de CANN
- Reducción de latencia con precisión mixta y ajuste de lotes
- Gestión de memoria y cómputo para tareas de transmisión
Casos de uso de visión por computadora
- Estudio de caso: detección de objetos para videovigilancia inteligente
- Estudio de caso: inspección de calidad visual en la manufactura
- Construcción de pipelines de analítica de video en vivo en Ascend 310
Casos de uso de PLN
- Estudio de caso: análisis de sentimientos y detección de intención
- Estudio de caso: clasificación y resumen de documentos
- Integración de PLN en tiempo real con API REST y sistemas de mensajería
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Familiaridad con el aprendizaje profundo para visión por computadora o PLN
- Experiencia con Python y marcos de IA como TensorFlow, PyTorch o MindSpore
- Comprensión básica de los flujos de trabajo de despliegue de modelos o inferencia
Audiencia
- Profesionales de visión por computadora y PLN que utilizan la plataforma Ascend de Huawei
- Científicos de datos e ingenieros de IA que desarrollan modelos de percepción en tiempo real
- Desarrolladores que integran pipelines de CANN en manufactura, videovigilancia o analítica de medios
