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.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về CANN và bộ xử lý AI Ascend
- CANN là gì? Vai trò trong kiến trúc tính toán AI của Huawei
- Tổng quan về kiến trúc bộ xử lý Ascend (310, 910, v.v.)
- Tổng quan về các khung làm việc AI và công cụ hỗ trợ được hỗ trợ
Chuyển đổi và Biên dịch Mô hình
- Sử dụng công cụ ATC để chuyển đổi mô hình (TensorFlow, PyTorch, ONNX)
- Tạo và kiểm tra tệp mô hình OM
- Xử lý các toán tử không được hỗ trợ và vấn đề chuyển đổi thông thường
Triển khai với MindSpore và Các Khung Làm việc Khác
- Triển khai mô hình với MindSpore Lite
- Tích hợp các mô hình OM với API Python hoặc SDKs C++
- Làm việc với Ascend Model Manager
Tối ưu hóa Hiệu suất và Phân tích Chi tiết
- Hiểu về tối ưu hóa AI Core, bộ nhớ, và tiling
- Phân tích chi tiết việc thực thi mô hình với các công cụ CANN
- Nguyên tắc tốt nhất để cải thiện tốc độ suy luận và sử dụng tài nguyên
Xử lý Lỗi và Gỡ lỗi
- Lỗi triển khai thông thường và cách giải quyết chúng
- Đọc nhật ký và sử dụng công cụ chẩn đoán lỗi
- Thử nghiệm đơn vị và xác thực chức năng của mô hình đã triển khai
Triển khai tại Ranh Giới và Trong đám mây
- Triển khai lên Ascend 310 cho các ứng dụng ở rìa mạng
- Tích hợp với API dựa trên đám mây và microservices
- Trường hợp nghiên cứu thực tế trong thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Tổng kết và Bước Tiếp theo
Requirements
- Kinh nghiệm với các khung học sâu dựa trên Python như TensorFlow hoặc PyTorch
- Hiểu biết về kiến trúc mạng thần kinh và quy trình đào tạo mô hình
- Đồng thời nắm vững cơ bản về CLI Linux và kịch bản
Khán giả
- Nhân viên kỹ thuật AI làm việc với triển khai mô hình
- Nhà thực hành học máy hướng đến tăng tốc phần cứng
- Nhà phát triển học sâu xây dựng giải pháp suy diễn
14 Hours
