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 Edge AI a Ascend 310
- Přehled Edge AI: trendy, omezení a aplikace
- Architektura čipu Huawei Ascend 310 a podporovaný nástrojový řetězec
- Pozicování CANN v rámci vrstvy nasazování Edge AI
Příprava a konverze modelů
- Export výcvikových modelů z TensorFlow, PyTorch a MindSpore
- Použití ATC pro konverzi modelů do formátu OM pro zařízení Ascend
- Řešení nepodporovaných operací a strategie lehké konverze
Vývoj inference potrubí pomocí AscendCL
- Použití API AscendCL k spuštění OM modelů na Ascend 310
- Předzpracování vstupu/výstupu, správa paměti a řízení zařízení
- Nasazování ve vestavěných kontejnerích nebo lehkém běhovém prostředí
Optimalizace pro edge omezení
- Snížení velikosti modelu, ladění přesnosti (FP16, INT8)
- Použití profilera CANN pro identifikaci úzkých hrdel
- Správa rozložení paměti a přenosu dat pro výkon
Nasazování pomocí MindSpore Lite
- Použití běhového prostředí MindSpore Lite pro mobilní a vestavěné cíle
- Srovnání MindSpore Lite a raw AscendCL potrubí
- Balíkování inference modelů pro zařízení specifické nasazení
Scénáře edge nasazení a případové studie
- Případová studie: chytrá kamera s modelem detekce objektů na Ascend 310
- Případová studie: klasifikace v reálném čase v IoT senzové hubu
- Monitorování a aktualizace nasazených modelů na edge
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Zkušenosti s vývojem AI modelů nebo pracovními postupy nasazování
- Základní znalosti vestavěných systémů, Linuxu a jazyka Python
- Ověřená znalost frameworků hlubokého učení, jako jsou TensorFlow nebo PyTorch
Cílové publikum
- Vývojáři IoT řešení
- Inženýři vestavěných AI systémů
- Integrátory edge systémů a specialisté na nasazování AI
14 Hodiny
Reference (1)
Že můžeme probrat pokročilá témata a pracovat s reálnými příklady
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Kurz - Advanced Edge AI Techniques
Přeloženo strojem
