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Temario del curso
Introducción a la IA en el borde y Ascend 310
- Visión general de la IA en el borde: tendencias, restricciones y aplicaciones
- Arquitectura del chip Huawei Ascend 310 y conjunto de herramientas compatible
- Posicionamiento de CANN dentro de la pila de despliegue de IA en el borde
Preparación y conversión de modelos
- Exportación de modelos entrenados desde TensorFlow, PyTorch y MindSpore
- Uso de ATC para convertir modelos al formato OM para dispositivos Ascend
- Manejo de operaciones no soportadas y estrategias de conversión ligeras
Desarrollo de pipelines de inferencia con AscendCL
- Uso de la API de AscendCL para ejecutar modelos OM en el Ascend 310
- Preprocesamiento de entradas/salidas, gestión de memoria y control del dispositivo
- Despliegue dentro de contenedores embebidos o entornos de ejecución ligeros
Optimización para las restricciones del borde
- Reducción del tamaño del modelo y ajuste de precisión (FP16, INT8)
- Uso del profiler de CANN para identificar cuellos de botella
- Gestión del diseño de memoria y flujo de datos para mejorar el rendimiento
Despliegue con MindSpore Lite
- Uso del runtime de MindSpore Lite para destinos móviles y embebidos
- Comparación entre MindSpore Lite y el pipeline nativo de AscendCL
- Empaquetado de modelos de inferencia para despliegue específico por dispositivo
Escenarios y estudios de caso de despliegue en el borde
- Estudio de caso: cámara inteligente con modelo de detección de objetos en Ascend 310
- Estudio de caso: clasificación en tiempo real en un concentrador de sensores IoT
- Monitoreo y actualización de modelos desplegados en el borde
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia en flujos de trabajo de desarrollo o despliegue de modelos de IA
- Conocimientos básicos de sistemas embebidos, Linux y Python
- Familiaridad con frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch
Público objetivo
- Desarrolladores de soluciones IoT
- Ingenieros de IA embebida
- Integradores de sistemas de borde y especialistas en despliegue de IA
14 Horas
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática
