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Duração 7 horas
Programa do Curso
Introdução ao Ecossistema de IA da Huawei
- Hardware Ascend AI: chips 310, 910 e 910B
- MindSpore, CANN e ferramentas de suporte
- Fluxo de trabalho de desenvolvimento de IA: do treinamento à implantação
Compreendendo o Toolkit CANN
- O que é o CANN e por que ele é importante
- Visão geral dos componentes principais (ATC, AscendCL, bibliotecas de operadores)
- Papel do CANN nos pipelines de inferência de IA
Primeiros Passos com MindSpore e CANN
- Configuração do ambiente (MindSpore + CANN + Python)
- Treinamento de um modelo básico no MindSpore
- Exportação e conversão do modelo usando o ATC
Executando Inferência em Dispositivos Ascend
- Utilização do modelo OM com AscendCL ou APIs em Python
- Pré-processamento básico de entrada/saída
- Validação das saídas do modelo
Trabalhando com Outros Frameworks
- Visão geral do suporte para TensorFlow, PyTorch e ONNX
- Operadores suportados e limitações
- Demonstração simples de conversão de modelo (ex.: de ONNX para OM)
Explorando o Ecossistema de Desenvolvedores CANN e MindSpore
- Principais recursos: documentação, repositórios no GitHub, código de exemplo
- Visão geral do MindSpore Hub e do model zoo
- Fóruns da comunidade, eventos e canais de suporte
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão básica de conceitos de aprendizado de máquina e deep learning
- Experiência com programação em Python
- Não é necessária experiência prévia com CANN ou hardware Ascend
Público-Alvo
- Desenvolvedores de machine learning explorando fluxos de trabalho de implantação
- Estudantes ou pesquisadores novos no ecossistema de IA da Huawei
- Contribuidores de frameworks de IA e entusiastas interessados em aceleração de modelos
