Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în CANN și Procesoare AI Ascend
- Ce este CANN? Rolul în infrastructura de calcul AI a Huawei
- Panoramă despre arhitectura procesorului Ascend (310, 910 și altele)
- Cadru general pentru framework-uri AI suportate și cetenii de unelte
Conversia și compilarea modelelor
- Utilizarea instrumentului ATC pentru conversia modelului (TensorFlow, PyTorch, ONNX)
- Crearea și validarea fișierelor de model OM
- Gestionarea operatorilor nesuportați și probleme comune de conversie
Implementare cu MindSpore și alte framework-uri
- Implementarea modelelor cu ajutorul MindSpore Lite
- Integrarea modelelor OM cu API-uri Python sau SDK-uri C++
- Lucrul cu Ascend Model Manager
Optimizare și profilare a performanței
- Comprezunerea optimizațiilor AI Core, memorie și tiling
- Profilarea executării modelului cu instrumentele CANN
- Cele mai bune practici pentru îmbunătățirea vitezei inferenței și utilizării resurselor
Tratarea erorilor și depanarea
- Erori comune de implementare și rezolvarea acestora
- Citirea jurnalurilor și utilizarea instrumentului pentru diagnosticarea erorilor
- Testele unitare și validarea funcțională a modelelor implementate
Scenarii de implementare la marginea rețelei și în noul cloud
- Implementarea pe Ascend 310 pentru aplicații la marginea rețelei
- Integrarea cu API-uri bazate pe cloud sau microservicii
- Studii de caz din viața reală în ceea ce privește viziunea computerizată și NLP
Concluzie și următoarele pași
Cerințe
- Experiență cu cadre de învățare profundă bazate pe Python, cum ar fi TensorFlow sau PyTorch
- Compreensiune a arhitecturilor de rețele neuronale și fluxurilor de lucru pentru antrenarea modelului
- Cunoaștere de bază cu Linux CLI și scripting
Public țintă
- Ingineri AI care lucrează la dezvoltarea modelelor
- Practicieni de învățare automatizată orientați spre accelerare prin hardware
- Dezvoltatori AI care construiesc soluții de inferență
14 ore