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Programa do Curso
Introdução ao CANN e Processadores de IA Ascend
- O que é CANN? Papel na pilha de computação de IA da Huawei
- Visão geral da arquitetura dos processadores Ascend (310, 910, etc.)
- Visão geral dos frameworks de IA suportados e da toolchain
Conversão e Compilação de Modelos
- Uso da ferramenta ATC para conversão de modelos (TensorFlow, PyTorch, ONNX)
- Criação e validação de arquivos de modelo OM
- Tratamento de operadores não suportados e problemas comuns de conversão
Implantação com MindSpore e Outros Frameworks
- Implantação de modelos com MindSpore Lite
- Integração de modelos OM com APIs Python ou SDKs C++
- Trabalhando com o Ascend Model Manager
Otimização de Desempenho e Profiling
- Compreendendo otimizações de AI Core, memória e tiling
- Profiling da execução de modelos com ferramentas CANN
- Boas práticas para melhorar a velocidade de inferência e o uso de recursos
Tratamento de Erros e Depuração
- Erros comuns de implantação e sua resolução
- Leitura de logs e uso da ferramenta de diagnóstico de erros
- Testes unitários e validação funcional de modelos implantados
Cenários de Implantação em Edge e Nuvem
- Implantação no Ascend 310 para aplicações edge
- Integração com APIs baseadas em nuvem e microsserviços
- Estudos de caso do mundo real em visão computacional e PLN
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência com frameworks de aprendizado profundo baseados em Python, como TensorFlow ou PyTorch
- Compreensão de arquiteturas de redes neurais e fluxos de trabalho de treinamento de modelos
- Familiaridade básica com CLI Linux e scripting
Público-Alvo
- Engenheiros de IA que trabalham com implantação de modelos
- Profissionais de machine learning visando aceleração de hardware
- Desenvolvedores de deep learning construindo soluções de inferência
14 Horas
