CANN pro Edge AI Nasazení Počítačový Kurz
Nástrojový balík Huawei Ascend CANN umožňuje výkonnou AI inferenci na okrajových zařízeních, jako je například Ascend 310. CANN poskytuje klíčové nástroje pro kompilaci, optimalizaci a nasazení modelů v prostředích s omezenými početními zdroji a pamětí.
Tato instruktážní školení (online nebo na místech) je určeno pro středně pokročilé AI vývojáře a integrační pracovníky, kteří chtějí nasadit a optimalizovat modely na okrajových zařízeních Ascend pomocí nástrojů CANN.
Po ukončení tohoto školení budou účastníci moci:
- Připravit a převést AI modely pro Ascend 310 pomocí nástrojů CANN.
- Vytvářet lehké inference potrubí pomocí MindSpore Lite a AscendCL.
- Optimalizovat výkon modelu pro prostředí s omezenými početními zdroji a pamětí.
- Nasazovat a monitorovat AI aplikace v skutečných okrajových případůch použití.
Formát kurzu
- Interaktivní lekce a demonstrace.
- Praktické cvičení s modely a scénáři specifickými pro okrajová zařízení.
- Nástrojová ukázka nasazení na virtuálních nebo fyzických okrajových zařízeních.
Možnosti upravení kurzu
- Pro žádost o individualizované školení pro tento kurz, kontaktujte nás k domluvě.
Návrh Školení
Úvod do Edge AI a Ascend 310
- Přehled o Edge AI: trendy, omezení a aplikace
- Architektura čipu Huawei Ascend 310 a podporovaná nástrojová řada
- Pozice CANN v hierarchii nasazení AI na okraji
Příprava a konverze modelů
- Export trénovaných modelů z TensorFlow, PyTorch a MindSpore
- Použití ATC k převodu modelů do formátu OM pro zařízení Ascend
- Řešení nepodporovaných operací a lehké strategie konverze
Vývoj inferenčních potrubí pomocí AscendCL
- Použití API AscendCL k spouštění modelů OM na zařízení Ascend 310
- Preprocessing vstupu/výstupu, správa paměti a ovládání zařízení
- Nasazení ve vložených kontejnerech nebo lehkých runtime prostředích
Optimalizace pro omezení na okraji
- Snížení velikosti modelu, ladění přesnosti (FP16, INT8)
- Použití profileru CANN pro identifikaci krizových bodů
- Správa rozvržení paměti a datového streamování pro výkon
Nasazení pomocí MindSpore Lite
- Použití runtime MindSpore Lite pro mobilní a vložené cíle
- Porovnání MindSpore Lite s nezpracovaným potrubím AscendCL
- Balení inferenčních modelů pro nasazení specifických zařízení
Scénáře a případové studie nasazování na okraji
- Případový scénář: inteligentní kamera s modelem pro detekci objektů na zařízení Ascend 310
- Případový scénář: reálně časová klasifikace v centrále IoT senzorů
- Monitorování a aktualizace nasazených modelů na okraji
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Zkušenosti s vývojem nebo nasazováním AI modelů
- Základní znalosti o embedded systémech, Linux, a Python
- Znalost hlubokého učení frameworků jako je TensorFlow nebo PyTorch
Cílová skupina
- Vývojáři IoT řešení
- Inženýři AI pro embedded systémy
- Integrátoři edge systémů a specialisté na nasazování AI
Veřejné školení vyžaduje minimálně 5 účastníků.
CANN pro Edge AI Nasazení Počítačový Kurz - Rezervace
CANN pro Edge AI Nasazení Počítačový Kurz - Dotaz
CANN pro Edge AI Nasazení - Dotaz ohledně konzultace
Nadcházející kurzy
Související kurzy
5G a Edge AI: Povolení aplikací s extrémně nízkou zpožděním
21 HodinyTento instruktážní, živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé odborníky z oblasti telekomunikací, inženýry AI a specialisty IoT, kteří chtějí zkoumat, jak síťová technologie 5G zrychluje aplikace Edge AI.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět základům technologie 5G a jejím dopadem na Edge AI.
- Nasazovat AI modely optimalizované pro aplikace s nízkou zpožděním v prostředí 5G.
- Implementovat systémy reálného času rozhodování pomocí Edge AI a propojení 5G.
- Optimalizovat AI náročnost pro efektivní výkon na zařízeních na okraji sítě.
6G a inteligentní hraniční technologie
21 Hodiny6G a intelligetní hraniční technologie je výhledový kurz, který se zabývá integrací 6G bezdrátových technologií s hraničním počítáním, IoT ekosystémy a AI řízenou zpracování dat pro podporu inteligentních, nízkopropagačních a adaptivních infrastruktur.
Toto vedené školení (na místě nebo online) je určené středně pokročilým IT architektům, kteří chtějí porozumět a navrhovat další generace distribuovaných architektur využívajících synergie mezi 6G propojením a inteligentními hraničními systémy.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět, jak 6G transformuje hraniční počítání a architektury IoT.
- Navrhovat distribuované systémy pro extrémně nízkou latenci, vysoký pásma a autonomní operace.
- Integrovat AI a analýzu dat na hranici pro inteligentní rozhodování.
- Plánovat škálovatelné, bezpečné a odolné hraniční infrastruktury připravené na 6G.
- Posoudit obchodní a provozní modely umožňované konvergencí 6G-hranice.
Formát kurzu
- Interaktivní přednášky a diskuse.
- Studie případů a aplikované architektonické návrhy.
- Praktické simulace s volitelnými hraničními nebo kontejnerovými nástroji.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pro požadavek na přizpůsobené školení pro tento kurz se s námi prosím kontaktujte.
Pokročilé Edge AI Techniky
14 HodinyTento instruktorově vedený živý kurz na místě nebo online je určen pokročilým AI odborníkům, výzkumníkům a vývojářům, kteří chtějí mistrovat poslední pokroky ve Edge AI, optimalizovat své AI modely pro nasazení na hraniční zařízení a průzkoumat specializovaná použití v různých odvětvích.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Průzkum pokročilých technik ve vývoji a optimalizaci modelů Edge AI.
- Implementovat nejmodernější strategie pro nasazování AI modelů na hraniční zařízení.
- Využít specializované nástroje a rámce pro pokročilá použití Edge AI.
- Optimalizovat výkon a efektivitu řešení Edge AI.
- Průzkoumat inovativní případové studie a vyvážející trendy ve Edge AI.
- Adresovat pokročilé etické a bezpečnostní záležitosti v nasazování Edge AI.
Vývoj AI aplikací s Huawei Ascend a CANN
21 HodinyHuawei Ascend je rodina procesorů pro umělou inteligenci navržená pro vysokorychlostní inferenci a trénování.
Toto vedení instruktorem, živé školení (online nebo na místě) je určeno středně pokročilým AI inženýrům a datovým vědcům, kteří chtějí vyvíjet a optimalizovat neuronové modely s použitím platformy Huawei Ascend a nástroje CANN.
Do konce tohoto školení budou účastníci schopni:
- Nastavit a nakonfigurovat vývojové prostředí CANN.
- Vytvářet AI aplikace pomocí pracovních postupů MindSpore a CloudMatrix.
- Optimalizovat výkon na Ascend NPUs pomocí vlastních operátorů a dlaždicové strategie.
- Nasazovat modely do hraničního nebo cloudu prostředí.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Pracování s Huawei Ascend a nástrojem CANN v ukázkových aplikacích.
- Cvičení zaměřená na stavbu, trénování a nasazování modelů.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pokud chcete pořídit přizpůsobené školení pro tento kurz na základě vaší infrastruktury nebo datových souborů, kontaktujte nás k uspořádání.
Deploying AI Models with CANN a Ascend AI Processory
14 HodinyCANN (Compute Architecture for Neural Networks) je AI výpočetní vrstva od Huawei pro nasazování a optimalizaci AI modelů na procesorech Ascend AI.
Tato instruktorově prováděná tréninková sonda (vzdáleně nebo na místě) je určena středně pokročilým vývojářům a inženýrům v oblasti AI, kteří chtějí efektivně nasadit trénované AI modely na Huawei Ascend zařízení pomocí nástrojů a nástrojů zahrnutých v toolkitu CANN, jako jsou například MindSpore, TensorFlow nebo PyTorch.
Po absolvování tohoto tréninku budou účastníci schopni:
- Porozumět architektuře CANN a její roli v AI nasazovacím průběhu.
- Převést a adaptovat modely z populárních frameworků do formátů kompatibilních s Ascend.
- Používat nástroje jako ATC, OM převod modelu a MindSpore pro dedukci v hraničním a cloudovém prostředí.
- Diagnostikovat problémy s nasazením a optimalizovat výkon na zařízeních Ascend.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a demonstrace.
- Praktické práce s nástroji CANN a Ascend simulátory nebo zařízeními.
- Skutečné nasazovací scénáře založené na reálných AI modelech.
Možnosti individualizace kurzu
- Pro žádost o individualizovaný trénink tohoto kurzu nás kontaktujte pro uspořádání.
Vytváření AI řešení na periférii
14 HodinyTato vedená školení (online nebo osobně) je určena pro středně pokročilé programátory, datové analytiky a technické nadšence, kteří si přejí získat praktické dovednosti v nasazení AI modelů na periferních zařízeních pro různá použití.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Chápět principy Edge AI a jejich výhody.
- Nastavit a nakonfigurovat prostředí pro edge computing.
- Vytvářet, trénovat a optimalizovat AI modely pro nasazení na periferii.
- Implementovat praktické AI řešení na periferních zařízeních.
- Posoudit a zlepšit výkon modelů nasazených na periferii.
- Řešit etické a bezpečnostní otázky týkající se Edge AI aplikací.
Zabezpečení a Odolnost Krajinných AI Systémů
21 HodinyTento instruktážní, živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro pokročilé odborníky na kybernetickou bezpečnost, inženýry umělé inteligence a vývojáře IoT, kteří chtějí implementovat silné opatření proti nebezpečenstvím a strategie odolnosti pro systémy Edge AI.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět bezpečnostním rizikům a ohrožením v nasazeních Edge AI.
- Implementovat šifrovací a autentizační techniky pro ochranu dat.
- Návrh odolných architektur Edge AI, které dokážou odolat kybernetickým hrozbám.
- Použít bezpečné strategie nasazování modelů umělé inteligence v okrajových prostředích.
Cambricon MLU Development with BANGPy and Neuware
21 HodinyCambricon MLUs (Machine Learning jednotek) jsou specializované AI čipy optimalizované pro inferenci a trénování v scénářích na okraji a ve datacenterch.
Tento instruktorův živý kurz (online nebo na místě) je určen středně pokročilým vývojářům, kteří chtějí vyvíjet a nasazovat AI modely pomocí frameworku BANGPy a SDK Neuware na hardwaru Cambricon MLU.
Koncem tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Nastavit a nakonfigurovat vývojové prostředí pro BANGPy a Neuware.
- Vytvářet a optimalizovat modely založené na Python a C++ pro Cambricon MLU.
- Nasazovat modely do zařízení na okraji a ve datacenterch s běhícím runtimeem Neuware.
- Integrovat pracovní postupy ML se specifickými akcelerovanými funkcemi MLU.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Ruční použití BANGPy a Neuware pro vývoj a nasazení.
- Vedené cvičení zaměřené na optimalizaci, integraci a testování.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pro žádost o přizpůsobený kurz založený na vašem modelu zařízení Cambricon nebo konkrétním případu použití, kontaktujte nás pro dohodu.
Úvod do CANN pro vývojáře AI rámce
7 HodinyCANN (Compute Architecture for Neural Networks) je nástrojová sada pro výpočetní architekturu AI od Huawei, která slouží k kompilaci, optimalizaci a nasazení modelů AI na procesory Ascend AI.
Tato instruktážní školení (vzdáleně nebo přítomně) je určeno začínajícím vývojářům AI, kteří se chtějí naučit, jak CANN zapadá do životního cyklu modelu od trénování po nasazení a jak funguje s rámci jako je MindSpore, TensorFlow, a PyTorch.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci moci:
- Porozumět účelu a architektuře nástrojové sady CANN.
- Nastavit vývojové prostředí se CANN a MindSpore.
- Převést a nasadit jednoduchý model AI na hardwaru Ascend.
- Získat základní znalosti pro budoucí projekty optimalizace nebo integrace CANN.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Praktické cvičení s jednoduchým nasazením modelu.
- Krokový průvodce nástrojovou řetězcí CANN a integracemi.
Možnosti vlastního přizpůsobení kurzu
- Pro žádost o vlastně přizpůsobené školení pro tento kurz, prosím kontaktujte nás na dohodu.
Porozumění Huawei AI výpočetnímu zásobárně: Od CANN po MindSpore
14 HodinyHuaweiho AI štack — od nízkorozsahové CANN SDK po vysokorozsahový framework MindSpore — poskytuje integrovanou rozhraní pro vyvoj a nasazení AI optimalizovaná pro hardwar Ascend.
Toto instruktor-spuštěné, živé školení (online nebo na místech) je zaměřeno na technické odborníky s začínajícím a středním zájmem, kteří chtějí pochopit, jak se komponenty CANN a MindSpore spolupracují pro podporu správy životního cyklu AI a rozhodování o infrastruktuře.
Konec školení budou účastníci schopni:
- Pochopit vrstvenou architekturu Huaweiho AI výpočetní štack.
- Identifikovat, jak CANN podporuje optimalizaci modelů a nasazení na úrovni hardwaru.
- Evaluuovat MindSpore framework a nástrojovou pásu v poměru k alternativám na trhu.
- Umístit Huaweiho AI štack do podnikových nebo cloud/on-prem enviromentů.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Demonstrační systémy na živu a postupné případové studie.
- Nezbytné vedené laboratoře modelů od MindSpore k CANN.
Možnosti individualizace kurzu
- Pro žádost o individualizované školení tohoto kurzu, kontaktujte nás pro uspořádání.
Optimalizace výkonu neuronových sítí pomocí CANN SDK
14 HodinyCANN SDK (výpočetní architektura pro Neural Networks) je základ AI výpočtů od Huawei, který umožňuje vývojářům posouzení a optimalizaci výkonu nasazených neuronových sítí na procesorech Ascend AI.
Tento instruktážní živý kurz (online nebo na místě) je zaměřen na pokročilé AI vývojáře a systémové inženýry, kteří chtějí optimalizovat výkon inferencí pomocí pokročilých nástrojů CANN, včetně Graph Engine, TIK a rozšíření vytvoření vlastních operátorů.
Koncepci kurzu budou po jeho ukončení účastníci schopni:
- Pochopit architekturu runtime a cyklus životnosti výkonu CANN.
- Využívat nástroje pro profilaci a Graph Engine pro analýzu a optimalizaci výkonu.
- Vytvářet a optimalizovat vlastní operátory pomocí TIK a TVM.
- Rozlišit omezující faktory paměti a zlepšit propustnost modelů.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Praktické laboratorní cvičení s reálnou profilací a posuzováním operátorů.
- Cvičení na optimalizaci pomocí příkladů nasazení specifických pro hraniční případy.
Možnosti individualizace kurzu
- K vytvoření individualizovaného kurzu se prosím obraťte na nás, abychom mohli uspořádat schůzku.
CANN SDK pro počítačové vidění a kanály NLP
14 HodinyCANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) poskytuje výkonné nástroje pro nasazení a optimalizaci real-time AI aplikací v oblasti počítačového vidění a NLP, zejména na Huawei Ascend hardwaru.
Tuto školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé AI praktiky, kteří chtějí sestavit, nasadit a optimalizovat modely vidění a jazyka pomocí CANN SDK pro produkční případy použití.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Nasadit a optimalizovat modely CV a NLP pomocí CANN a AscendCL.
- Použít nástroje CANN k převodu modelů a jejich integraci do aktivních kanálů.
- Optimalizovat výkonnost inferencí pro úlohy jako je detekce, klasifikace a analýza názorů.
- Sestavit real-time kanály CV/NLP pro nasazení na hraničních zařízeních nebo v cloudu.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a demonstrace.
- Praktické cvičení s nasazením modelů a profilací výkonu.
- Návrh aktivních kanálů pomocí reálných případů použití CV a NLP.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pro požadavek na přizpůsobené školení se s námi, prosím, obraťte pro domluvu.
Vytváření vlastních AI operátorů pomocí CANN TIK a TVM
14 HodinyCANN TIK (Tensor Instruction Kernel) a Apache TVM umožňují pokročilou optimalizaci a vlastnizpracování operátorů AI modelu pro Huawei Ascend hardwar.
Tento instruktor-provedený živý trénink (online nebo na místě) je určen pokročilým systémovým vývojářům, kteří chtějí sestavit, nasadit a nastavit vlastní operátory pro AI modely pomocí programovacího modelu CANN's TIK a integrace kompilátoru TVM.
Po absolvování tohoto tréninku budou účastníci moci:
- Napsat a otestovat vlastní AI operátory pomocí TIK DSL pro procesory Ascend.
- Integrace vlastních operátorů do CANN runtime a grafu spouštění.
- Použití TVM pro plánování operátorů, auto-nastavení a benchmarking.
- Ladicí procedury a optimalizace výkonu na úrovni instrukcí pro vlastní početné vzory.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a demonstrace.
- Praktické programování operátorů pomocí TIK a TVM potrubí.
- Testování a nastavování na hardwaru Ascend nebo simulatorch.
Možnosti individualizace kurzu
- Pro žádost o individualizovaný trénink tohoto kurzu se obraťte na nás pro uspořádání.
Edge AI pro Zemědělství: Chytré Farming a Přesné Monitorování
21 HodinyTento instruktorově provázený, živý kurz v České republice (online nebo na místním zařízení) je určen pro profesionály z oblasti agritechnologií, odborníky na IoT a inženýry AI, kteří chtějí vyvíjet a nasazovat řešení Edge AI pro inteligentní farmáctví.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit roli Edge AI v prescision farmingu.
- Implementovat systémy monitorování plodin a hospodářských zvířat řízených umělou inteligencí.
- Vyvíjet automatizované systémy odtahovacích zařízení a prostředí pro čidla.
- Optimalizovat účinnost zemědělství s využitím reálně časových analýz Edge AI.
Edge AI v自治系统
14 HodinyTento instruktorův kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé robotiky, vývojáře autonomních vozidel a AI badatele, kteří chtějí využít Edge AI pro inovativní řešení autonomních systémů.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit roli a výhody Edge AI v autonomních systémech.
- Vytvářet a nasazovat AI modely pro reálně časové zpracování na zařízeních u okraje.
- Implementovat řešení Edge AI v autonomních vozidlech, dronů a robotice.
- Navrhovat a optimalizovat ovládací systémy pomocí Edge AI.
- Zabývat se etickými a regulativními aspekty aplikací autonomních systémů s AI.