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Temario del curso

Introducción a CANN y Procesadores de IA Ascend

  • ¿Qué es CANN? Rol en la pila de computación para IA de Huawei
  • Visión general de la arquitectura del procesador Ascend (310, 910, etc.)
  • Descripción de los frameworks de IA soportados y el conjunto de herramientas (toolchain)

Conversión y Compilación de Modelos

  • Uso de la herramienta ATC para la conversión de modelos (TensorFlow, PyTorch, ONNX)
  • Creación y validación de archivos de modelos OM
  • Manejo de operadores no soportados e problemas comunes de conversión

Despliegue con MindSpore y Otros Frameworks

  • Implementación de modelos con MindSpore Lite
  • Integración de modelos OM con APIs en Python o SDKs en C++
  • Trabajo con Ascend Model Manager

Optimización del Rendimiento y Análisis (Profiling)

  • Comprensión de las optimizaciones de AI Core, memoria y tiling (desglose por bloques)
  • Análisis del ejecución de modelos con herramientas CANN
  • Mejores prácticas para mejorar la velocidad de inferencia y el uso de recursos

Manejo de Errores y Depuración

  • Errores comunes de implementación y sus soluciones
  • Lectura de registros (logs) y uso de la herramienta de diagnóstico de errores
  • Pruebas unitarias y validación funcional de modelos implementados

Escenarios de Despliegue en Edge y Cloud

  • Despliegue en Ascend 310 para aplicaciones en el borde (edge)
  • Integración con APIs basadas en la nube y microservicios
  • Estudios de caso reales en visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural (PLN)

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Experiencia con frameworks de aprendizaje profundo basados en Python como TensorFlow o PyTorch
  • Conocimiento de arquitecturas de redes neuronales y flujos de trabajo de entrenamiento de modelos
  • Familiaridad básica con la línea de comandos de Linux (CLI) y scripting

Público Objetivo

  • Ingenieros de IA dedicados al despliegue de modelos
  • Practicantes de aprendizaje automático que buscan aceleración por hardware
  • Desarrolladores de aprendizaje profundo que construyen soluciones de inferencia
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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