Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Продължителност 14 часa
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в CANN и Ascend AI процесори
- Какво е CANN? Роля в изчислителния стек на Huawei за AI
- Преглед на архитектурата на Ascend процесорите (310, 910 и др.)
- Поддържани AI фреймуърци и преглед на инструментариума
Конвертиране и компилиране на модели
- Използване на инструмента ATC за конвертиране на модели (TensorFlow, PyTorch, ONNX)
- Създаване и валидиране на OM моделни файлове
- Работа с неподдържани оператори и често срещани проблеми при конвертирането
Внедряване с MindSpore и други фреймуърци
- Внедряване на модели с MindSpore Lite
- Интегриране на OM модели с Python API или C++ SDK
- Работа с Ascend Model Manager
Оптимизация на производителността и профилиране
- Разбиране на AI Core, паметта и оптимизациите на тайлинг
- Профилиране на изпълнението на модели с инструменти на CANN
- Добри практики за подобряване на скоростта на инференцията и използването на ресурсите
Обработка на грешки и отстраняване на проблеми
- Често срещани грешки при внедряване и тяхното разрешаване
- Четене на логове и използване на инструмента за диагностика на грешки
- Модулно тестване и функционално валидиране на внедрени модели
Сценарии за внедряване в крайни устройства и облак
- Внедряване върху Ascend 310 за крайни приложения
- Интеграция с облачно базирани API и микросървиси
- Реални казуси в компютърното зрение и обработката на естествен език
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Опит с базирани на Python фреймуърци за дълбоко обучение като TensorFlow или PyTorch
- Разбиране на архитектури на невронни мрежи и работни процеси за обучение на модели
- Базови познания по Linux CLI и скриптове
Аудитория
- AI инженери, работещи по внедряване на модели
- Специалисти по машинно обучение, насочени към хардуерно ускорение
- Разработчици на дълбоко обучение, изграждащи решения за инференция
