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 Duração 7 horas

Programa do Curso

Introdução ao Ecossistema de IA da Huawei

  • Hardware de IA Ascend: chips 310, 910 e 910B
  • MindSpore, CANN e ferramentas de suporte
  • Fluxo de trabalho de desenvolvimento de IA: do treinamento à implantação

Compreendendo a Suíte de Ferramentas CANN

  • O que é o CANN e por que ele é importante
  • Visão geral dos componentes principais (ATC, AscendCL, bibliotecas de operadores)
  • O papel do CANN em pipelines de inferência de IA

Primeiros Passos com MindSpore e CANN

  • Configuração do ambiente (MindSpore + CANN + Python)
  • Treinamento de um modelo básico no MindSpore
  • Exportação e conversão do modelo usando ATC

Executando Inferência em Dispositivos Ascend

  • Uso do modelo OM com AscendCL ou APIs Python
  • Pré-processamento básico de entrada/saída
  • Validação das 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 do CANN e MindSpore

  • Recursos principais: documentação, repositórios do GitHub, código de exemplo
  • Visão geral do MindSpore Hub e do repositório de modelos (model zoo)
  • Fóruns da comunidade, eventos e canais de suporte

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão básica de conceitos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo
  • Alguma experiência em programação com 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 novos no ecossistema de IA da Huawei
  • Contribuidores de frameworks de IA e entusiastas interessados em aceleração de modelos

Treinamento Corporativo Personalizado

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