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Temario del curso

Introducción a CANN y procesadores Ascend AI

  • ¿Qué es CANN? Papel en la pila de cómputo de IA de Huawei
  • Descripción general de la arquitectura de los procesadores Ascend (310, 910, etc.)
  • Marcos de IA admitidos y descripción general del conjunto de herramientas

Conversión y compilación de modelos

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

Despliegue con MindSpore y otros marcos

  • Implementación de modelos con MindSpore Lite
  • Integración de modelos OM con API de Python o SDK en C++
  • Trabajo con el Administrador de modelos Ascend

Optimización del rendimiento y perfilado

  • Comprensión de las optimizaciones de núcleos de IA, memoria y mosaico (tiling)
  • Perfilado de la ejecución del modelo 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 implementados

Escenarios de despliegue en el borde y en la nube

  • Implementación en Ascend 310 para aplicaciones de borde
  • Integración con API y microservicios basados en la nube
  • Estudios de caso del mundo real en visión por computadora y PNL

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia con marcos de aprendizaje profundo basados en Python como TensorFlow o PyTorch
  • Comprensión de arquitecturas de redes neuronales y flujos de trabajo de entrenamiento de modelos
  • Familiaridad básica con la CLI de Linux y scripting

Audiencia objetivo

  • Ingenieros de IA que trabajan con el despliegue de modelos
  • Practicantes de aprendizaje máquina que buscan aceleración por hardware
  • Desarrolladores de aprendizaje profundo que crean soluciones de inferencia
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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