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Programa do Curso
Introdução ao Ecossistema de IA da Huawei
- Hardware Ascend AI: chips 310, 910 e 910B
- MindSpore, CANN e ferramentas de suporte
- Fluxo de trabalho de desenvolvimento de IA: treinamento a implantação
Compreendendo o Kit de Ferramentas CANN
- O que é CANN e por que ele é importante
- Visão geral dos componentes principais (ATC, AscendCL, bibliotecas de operadores)
- Papel do CANN em pipelines de inferência de IA
Iniciando com MindSpore e CANN
- Configurando o ambiente (MindSpore + CANN + Python)
- Treinamento de um modelo básico no MindSpore
- Exportando e convertendo o modelo usando ATC
Executando Inferência em Dispositivos Ascend
- Usando o modelo OM com AscendCL ou APIs de Python
- Pré-processamento básico de entrada/saída
- Validando as saídas do modelo
Trabalhando com Outros Frameworks
- Visão geral do suporte para TensorFlow, PyTorch e ONNX
- Operadores suportados e limitações
- Demonstração simples de conversão de modelo (por exemplo, de ONNX para OM)
Explorando o Ecossistema de Desenvolvedores CANN e MindSpore
- Recursos-chave: documentação, repositórios de GitHub, código-fonte de exemplo
- Visão geral do MindSpore Hub e zoo de modelos
- Fóruns da comunidade, eventos e canais de suporte
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Noções básicas sobre conceitos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo
- Alguma experiência com programação em Python
- Não é necessária experiência prévia com CANN ou hardware Ascend
Público-alvo
- Desenvolvedores de aprendizado de máquina explorando fluxos de trabalho de implantação
- Estudantes ou pesquisadores novatos no ecossistema de IA da Huawei
- Colaboradores e entusiastas de frameworks de IA interessados em aceleração de modelos
7 Horas