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Programa do Curso
Introdução ao Ecossistema de IA da Huawei
- Hardware AI Ascend: chips 310, 910 e 910B
- MindSpore, CANN e ferramentas de suporte
- Fluxo de trabalho de desenvolvimento de IA: do treinamento à implementação
Compreendendo o Toolkit CANN
- O que é CANN e por que é importante
- Visão geral dos componentes principais (ATC, AscendCL, bibliotecas de operadores)
- Papel do CANN nos pipelines de inferência de IA
Iniciando com MindSpore e CANN
- Configurando o ambiente (MindSpore + CANN + Python)
- Treinando um modelo básico no MindSpore
- Exportando e convertendo o modelo usando ATC
Executando Inferência em Dispositivos Ascend
- Usando o modelo OM com AscendCL ou APIs Python
- Pré-processamento básico de entrada/saída
- Validando as saídas do modelo
Trabalhando com Outros Frameworks
- Visão geral do suporte para TensorFlow, PyTorch e ONNX
- Operadores suportados e limitações
- Demonstração de conversão simples de modelo (por exemplo, de ONNX para OM)
Explorando o Ecossistema de Desenvolvedores CANN e MindSpore
- Recursos principais: documentação, repositórios GitHub, código de exemplo
- Visão geral do MindSpore Hub e do catálogo de modelos (model zoo)
- Fóruns da comunidade, eventos e canais de suporte
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão básica dos conceitos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo
- Algumas experiências de programação com Python
- Nenhuma experiência prévia com CANN ou hardware Ascend é necessária
Público-Alvo
- Desenvolvedores de aprendizado de máquina explorando fluxos de trabalho de implantação
- Estudantes ou pesquisadores novos no ecossistema de IA da Huawei
- Contribuidores de frameworks de IA e entusiastas interessados na aceleração de modelos
7 Horas