Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Úvod do AI ekosystému Huawei
- Ascend AI hardware: čipy 310, 910 a 910B
- MindSpore, CANN a podporující nástroje
- AI vývojový pracovní postup: od školení k nasazení
Porozumění toolkitu CANN
- Co je CANN a proč je důležitý
- Přehled hlavních komponent (ATC, AscendCL, knihovny operátorů)
- Úloha CANN v AI inferenčních potrubích
Začínání s MindSpore a CANN
- Nastavení prostředí (MindSpore + CANN + Python)
- Trénování základního modelu v MindSpore
- Export a převod modelu pomocí ATC
Spouštění inferencí na zařízeních Ascend
- Použití OM modelu s AscendCL nebo API Python
- Základní předzpracování vstupů/výstupů
- Ověření výsledků modelu
Práce s jinými frameworky
- Přehled podpory pro TensorFlow, PyTorch a ONNX
- Podporované operátory a omezení
- Demonstrace jednoduché konverze modelu (např. z ONNX na OM)
Průzkum ekosystému vývojářů CANN a MindSpore
- Klíčové zdroje: dokumentace, repozitáře GitHub, ukázkový kód
- Přehled MindSpore Hubu a zoo modelů
- Komunitní fóra, akce a kanály podpory
Závěr a další kroky
Požadavky
- Základní znalosti pojmů z oblasti strojového učení a hlubokého učení
- Nějaký zážitek s programováním v Python
- Nejsou vyžadovány předchozí znalosti CANN nebo hardwaru Ascend
Cílová skupina
- Vývojáři strojového učení, kteří zkoumají pracovní postupy nasazování
- Studenti nebo výzkumníci nově přišli ke Huawei AI ekosystému
- Prispěvatelé k AI frameworkům a nadšenci zainteresovaní akcelerací modelů
7 hodiny