SDK CANN para pipelines de visión por computador y NLP

Introducción a la implementación de CV/NLP con CANN

• Ciclo de vida del modelo de IA desde el entrenamiento hasta la implementación
• Consideraciones clave de rendimiento para CV y NLP en tiempo real
• Resumen de las herramientas del SDK CANN y su papel en la integración de modelos

Preparación de modelos de CV y NLP

• 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

Implementación de pipelines de inferencia con AscendCL

• Ejecución de inferencia de CV/NLP utilizando la API AscendCL
• Pipelines de preprocesamiento: redimensionado de imágenes, tokenización, normalización
• Postprocesamiento: cajas delimitadoras, puntuaciones de clasificación, salida de texto

Técnicas de optimización de rendimiento

• Perfilado de modelos de CV y NLP utilizando herramientas de CANN
• Reducción de la latencia con precisión mixta y ajuste de lotes
• Gestión de la memoria y el cómputo para tareas de transmisión

Casos de uso de Visión por Computador

• Estudio de caso: detección de objetos para videovigilancia inteligente
• Estudio de caso: inspección de calidad visual en fabricación
• Construcción de pipelines de analítica de vídeo en vivo en Ascend 310

Casos de uso de NLP

• Estudio de caso: análisis de sentimiento y detección de intención
• Estudio de caso: clasificación y resumen de documentos
• Integración de NLP en tiempo real con API REST y sistemas de mensajería

Resumen y próximos pasos