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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

Número de participantes


Precio por participante

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