Temario del curso

Introducción a CANN y Procesadores Ascend AI

  • ¿Qué es CANN? Su papel en la pila de cálculo de IA de Huawei
  • Visión general de la arquitectura del procesador Ascend (310, 910, etc.)
  • Visión general de los marcos y herramientas de AI compatibles

Conversión y Compilación de Modelos

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

Implementación con MindSpore y Otros Marcos

  • Implementación de modelos con MindSpore Lite
  • Integración de modelos OM con APIs Python o SDKs C++
  • Trabajo con Ascend Model Manager

Optimización y Perfilado del Desempeño

  • Comprender las optimizaciones de núcleo AI, memoria y 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 implementación y su resolución
  • Lectura de registros e uso de la herramienta de diagnóstico de errores
  • Pruebas unitarias y validación funcional de modelos implementados

Escenarios de Implementación en Relleno y Nube

  • Implementación en Ascend 310 para aplicaciones de borde
  • Integración con APIs basadas en nube y microservicios
  • Estudios de casos reales en visión por computadora y PLN

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Publico Objetivo

  • Ingenieros de IA que trabajan en la implementación de modelos
  • Practicantes de aprendizaje automático con foco en aceleración de hardware
  • Desarrolladores de aprendizaje profundo que construyen soluciones de inferencia
 14 Horas

Formación Corporativa a Medida

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