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Programa do Curso

Introdução ao CANN e Processadores AI Ascend

  • O que é o CANN? Papel na pilha de computação para IA da Huawei
  • Visão geral da arquitetura do processador Ascend (310, 910, etc.)
  • Visão geral dos frameworks de IA suportados e da caixa de ferramentas (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 em Python ou SDKs em C++
  • Trabalhando com o Ascend Model Manager

Otimização de Desempenho e Perfilamento (Profiling)

  • Compreensão das otimizações de AI Core, memória e tileagem
  • Perfilamento da execução do modelo com ferramentas CANN
  • Melhores práticas para melhorar a velocidade de inferência e o uso de recursos

Tratamento de Erros e Depuração

  • Erros comuns de implantação e suas resoluções
  • Leitura de logs e uso da ferramenta de diagnóstico de erros
  • Testes unitários e validação funcional de modelos implantados

Cenários de Implantação em Borda e Nuvem

  • Implantação no Ascend 310 para aplicações em borda
  • Integração com APIs baseadas em nuvem e microsserviços
  • Estudos de caso reais em visão computacional e PLN (Processamento de Linguagem Natural)

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência com frameworks de aprendizado profundo baseados em Python, como TensorFlow ou PyTorch
  • Compreensão das arquiteturas de redes neurais e fluxos de trabalho de treinamento de modelos
  • Familiaridade básica com CLI do Linux e scripts

Público-Alvo

  • Engenheiros de IA que trabalham com implantação de modelos
  • Profissionais de machine learning focados em aceleração de hardware
  • Desenvolvedores de deep learning construindo soluções de inferência
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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