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 Duración 14 horas

Temario del curso

Introducción al despliegue de CV/NLP con CANN

  • Ciclo de vida de los modelos de IA, desde el entrenamiento hasta el despliegue.
  • Consideraciones clave de rendimiento para CV y NLP en tiempo real.
  • Visión general de las herramientas del CANN SDK y su rol en la integración de modelos.

Preparación de modelos de CV y NLP

  • Exportación de modelos desde PyTorch, TensorFlow y MindSpore.
  • Manejo de entradas y salidas de modelos para tareas de imagen y texto.
  • Uso de ATC para convertir modelos al formato OM.

Despliegue de pipelines de inferencia con AscendCL

  • Ejecución de inferencia de CV/NLP utilizando la API AscendCL.
  • Pipelines de preprocesamiento: redimensionado de imágenes, tokenización, normalización.
  • Postprocesamiento: cajas delimitadoras, puntuaciones de clasificación, salida de texto.

Técnicas de optimización de rendimiento

  • Perfilado de modelos de CV y NLP utilizando herramientas de CANN.
  • Reducción de la latencia mediante precisión mixta y ajuste de lotes.
  • Gestión de la memoria y la computación para tareas de streaming.

Casos de uso de visión por computadora

  • Caso de estudio: detección de objetos para videovigilancia inteligente.
  • Caso de estudio: inspección de calidad visual en la manufactura.
  • Construcción de pipelines de análisis de video en vivo en Ascend 310.

Casos de uso de NLP

  • Caso de estudio: análisis de sentimientos y detección de intenciones.
  • Caso de estudio: clasificación y resumen de documentos.
  • Integración de NLP en tiempo real con APIs REST y sistemas de mensajería.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Familiaridad con el aprendizaje profundo para visión por computadora o NLP.
  • Experiencia con Python y marcos de IA como TensorFlow, PyTorch o MindSpore.
  • Comprensión básica de los flujos de trabajo de despliegue de modelos o inferencia.

Audiencia

  • Prácticos de visión por computadora y NLP que utilizan la plataforma Ascend de Huawei.
  • Científicos de datos e ingenieros de IA que desarrollan modelos de percepción en tiempo real.
  • Desarrolladores que integran pipelines de CANN en manufactura, videovigilancia o análisis de medios.

Número de participantes


Precio por participante

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