Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do ekosystému AI od společnosti Huawei
- Hardware Ascend: čipy 310, 910 a 910B
- Frameworky MindSpore, CANN a další podpůrné nástroje
- Celý pracovní proces vývoje AI: od trénování až po nasazení
Seznámení s nástrojovou sadou CANN
- Co je CANN a proč je důležitý?
- Přehled klíčových komponent (ATC, AscendCL, knihovny operátorů)
- Jak CANN podporuje proces inferencí modelů
Začínáme s MindSpore a CANN
- Nastavení vývojového prostředí (kombinace MindSpore, CANN a Pythonu)
- Vytvoření jednoduchého modelu v rámci MindSpore
- Exportování a konverze modelu pomocí nástroje ATC
Spouštění inferencí na zařízeních Ascend
- Použití modelu v formátu OM společně s knihovnou AscendCL nebo rozhraním API v Pythonu
- Základní úpravy vstupních a výstupních dat
- Ověřování správnosti výsledků modelu
Práce s dalšími frameworky
- Přehled podpory TensorFlow, PyTorch a formátu ONNX
- Které operátory lze využít a jaká jsou omezení
- Demonstrace převodu modelu z formátu ONNX do formátu OM
Prozkoumání vývojářského prostředí CANN a MindSpore
- Důležité zdroje: dokumentace, repozitáře na GitHubu i ukázkový kód
- Přehled platformy MindSpore Hub a databáze modelů
- Fóra komunity, akce a možnosti technické podpory
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Základní znalosti konceptů strojového učení a hlubokého učení
- Minimální programátorské zkušenosti v Pythonu
- Předchozí znalosti CANN nebo hardware Ascend nejsou vyžadovány
Na koho je kurz určen?
- Vývojáři strojového učení, kteří se zabývají nasazováním modelů
- Studenti či výzkumníci teprve objevující si ekosystém AI od společnosti Huawei
- Příspěvatelé do frameworků pro AI a nadšenci zajímající se o urychlování výpočtů modelů
7 Hodiny