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Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción a Cambricon y la arquitectura MLU
- Resumen del portafolio de chips de IA de Cambricon
- Arquitectura de la MLU y pipeline de instrucciones
- Tipos de modelos y casos de uso admitidos
Instalación de la cadena de herramientas de desarrollo
- Instalación de BANGPy y el SDK Neuware
- Configuración del entorno para Python y C++
- Compatibilidad y preprocesamiento de modelos
Desarrollo de modelos con BANGPy
- Estructura de tensores y gestión de formas
- Construcción de grafos de cómputo
- Soporte para operaciones personalizadas en BANGPy
Despliegue con el tiempo de ejecución Neuware
- Conversión y carga de modelos
- Control de ejecución e inferencia
- Prácticas de despliegue en edge y datacenter
Optimización del rendimiento
- Mapeo de memoria y ajuste de capas
- Rastreo y perfilado de ejecución
- Cuellos de botella comunes y soluciones
Integración de la MLU en aplicaciones
- Uso de las API de Neuware para la integración de aplicaciones
- Soporte para streaming y modelos múltiples
- Escenarios de inferencia híbrida CPU-MLU
Proyecto integral y caso de uso
- Práctica de laboratorio: Despliegue de un modelo de visión o NLP
- Inferencia en edge con integración de BANGPy
- Pruebas de precisión y tasa de transferencia
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de las estructuras de modelos de aprendizaje automático
- Experiencia con Python y/o C++
- Conocimiento de los conceptos de despliegue y aceleración de modelos
Público objetivo
- Desarrolladores de IA embebida
- Ingenieros de ML que despliegan en edge o datacenter
- Desarrolladores que trabajan con infraestructura de IA de China
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática