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Temario del curso
Introducción al ecosistema de IA de Huawei
- Hardware de IA Ascend: chips 310, 910 y 910B.
- MindSpore, CANN y herramientas de soporte.
- Flujo de trabajo de desarrollo de IA: desde el entrenamiento hasta el despliegue.
Comprensión del kit de herramientas CANN
- ¿Qué es CANN y por qué es importante?
- Resumen de los componentes principales (ATC, AscendCL, bibliotecas de operadores).
- Papel de CANN en las tuberías de inferencia de IA.
Inicio con MindSpore y CANN
- Configuración del entorno (MindSpore + CANN + Python).
- Entrenamiento de un modelo básico en MindSpore.
- Exportación y conversión del modelo utilizando ATC.
Ejecución de inferencia en dispositivos Ascend
- Uso del modelo OM con AscendCL o las API de Python.
- Procesamiento básico de entrada y salida.
- Validación de los resultados del modelo.
Trabajo con otros marcos de trabajo
- Resumen del soporte para TensorFlow, PyTorch y ONNX.
- Operadores compatibles y limitaciones.
- Demonstración sencilla de conversión de modelos (por ejemplo, de ONNX a OM).
Exploración del ecosistema de desarrolladores de CANN y MindSpore
- Recursos clave: documentación, repositorios de GitHub, código de ejemplo.
- Resumen de MindSpore Hub y del zoo de modelos.
- Foros de la comunidad, eventos y canales de soporte.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
- Experiencia previa programando en Python.
- No se requiere experiencia previa con CANN o hardware Ascend.
Público objetivo
- Desarrolladores de aprendizaje automático que exploran flujos de trabajo de despliegue.
- Estudiantes o investigadores nuevos en el ecosistema de IA de Huawei.
- Contribuidores de marcos de IA y entusiastas interesados en la aceleración de modelos.
7 Horas