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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a la IA en el borde y Ascend 310
- Panorama de la IA en el borde: tendencias, restricciones y aplicaciones.
- Arquitectura del chip Huawei Ascend 310 y cadena de herramientas soportada.
- Posicionamiento de CANN dentro de la pila de implementación 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 flujos de inferencia con AscendCL
- Uso de la API AscendCL para ejecutar modelos OM en Ascend 310.
- Preprocesamiento de entrada/salida, gestión de memoria y control del dispositivo.
- Implementación en contenedores embebidos o entornos de ejecución ligeros.
Optimización para restricciones de borde
- Reducción del tamaño del modelo, ajuste de precisión (FP16, INT8).
- Uso del perfilador de CANN para identificar cuellos de botella.
- Gestión de la disposición de la memoria y el flujo de datos para mejorar el rendimiento.
Implementación con MindSpore Lite
- Uso del tiempo de ejecución MindSpore Lite para objetivos móviles y embebidos.
- Comparación de MindSpore Lite con el flujo de trabajo AscendCL nativo.
- Empaquetado de modelos de inferencia para implementación específica de dispositivo.
Escenarios de implementación en el borde y estudios de caso
- Estudio de caso: cámara inteligente con modelo de detección de objetos en Ascend 310.
- Estudio de caso: clasificación en tiempo real en un hub de sensores IoT.
- Monitoreo y actualización de modelos implementados en el borde.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia en flujos de trabajo de desarrollo o implementación de modelos de IA.
- Conocimientos básicos de sistemas embebidos, Linux y Python.
- Familiaridad con frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch.
Audiencia
- Desarrolladores de soluciones IoT.
- Ingenieros de IA embebida.
- Integradores de sistemas de borde y especialistas en implementación de IA.
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
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Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática
