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Temario del curso
Introducción al ecosistema de IA de Huawei
- Hardware de IA Ascend: chips 310, 910 y 910B
- MindSpore, CANN y herramientas de soporte
- Flujo de trabajo del desarrollo de IA: desde el entrenamiento hasta el despliegue
Comprensión del kit de herramientas CANN
- Qué es CANN y por qué es importante
- Descripción general de los componentes principales (ATC, AscendCL, bibliotecas de operadores)
- Papel de CANN en los flujos de trabajo de inferencia de IA
Comenzando con MindSpore y CANN
- Configuración del entorno (MindSpore + CANN + Python)
- Entrenamiento de un modelo básico en MindSpore
- Exportación y conversión del modelo utilizando ATC
Ejecución de inferencias en dispositivos Ascend
- Uso del modelo OM con AscendCL o las API de Python
- Preprocesamiento básico de entrada y salida
- Validación de los resultados del modelo
Trabajo con otros marcos de trabajo
- Descripción general del soporte para TensorFlow, PyTorch y ONNX
- Operadores compatibles y limitaciones
- Demostración sencilla de conversión de modelos (por ejemplo, de ONNX a OM)
Exploración del ecosistema de desarrolladores de CANN y MindSpore
- Recursos clave: documentación, repositorios de GitHub y código de ejemplo
- Descripción general de MindSpore Hub y del zoo de modelos
- Foros comunitarios, eventos y canales de soporte
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático e inteligencia artificial profunda
- Experiencia previa programando en Python
- No se requiere experiencia previa con CANN o hardware Ascend
Público objetivo
- Desarrolladores de aprendizaje automático que exploran flujos de trabajo de despliegue
- Estudiantes o investigadores nuevos en el ecosistema de IA de Huawei
- Contribuidores a marcos de IA y entusiastas interesados en la aceleración de modelos
7 Horas