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Temario del curso
Introducción a Cambricon y la arquitectura MLU
- Resumen del portafolio de chips de IA de Cambricon
- Arquitectura MLU y pipeline de instrucciones
- Tipos de modelos y casos de uso compatibles
Instalación de la herramienta de desarrollo
- Instalación del SDK BANGPy y Neuware
- Configuración del entorno para Python y C++
- Compatibilidad de modelos y preprocesamiento
Desarrollo de modelos con BANGPy
- Estructura y gestión de formas de tensor
- Construcción del gráfico computacional
- Soporte para operaciones personalizadas en BANGPy
Implementación con el entorno de ejecución de Neuware
- Conversión y carga de modelos
- Control de ejecución e inferencia
- Buenas prácticas para implementación en el borde y centros de datos
Optimización del rendimiento
- Mapeo de memoria y ajuste de capas
- Rastreo y perfilado de ejecución
- Cuellos de botella comunes y soluciones
Integración de MLU en aplicaciones
- Uso de las APIs de Neuware para la integración de aplicaciones
- Soporte para transmisión de datos y múltiples modelos
- Escenarios de inferencia híbrida con CPU-MLU
Proyecto final y caso de uso
- Laboratorio: Implementación de un modelo de visión o NLP
- Inferencia en el borde con integración de BANGPy
- Pruebas de precisión y rendimiento
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de las estructuras de los modelos de aprendizaje automático
- Experiencia con Python y/o C++
- Familiaridad con conceptos de despliegue y aceleración de modelos
Público objetivo
- Desarrolladores de IA embebida
- Ingenieros de ML que implementan en el borde o centros de datos
- Desarrolladores que trabajan con infraestructura de IA china
21 Horas
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