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Temario del curso

Introducción al ecosistema de IA de Huawei

  • Hardware de IA Ascend: chips 310, 910 y 910B
  • MindSpore, CANN y herramientas de soporte
  • Flujo de desarrollo de IA: desde el entrenamiento hasta la implementación

Comprensión del toolkit CANN

  • ¿Qué es CANN y por qué es importante?
  • Descripción general de los componentes principales (ATC, AscendCL, bibliotecas de operadores)
  • Papel de CANN en los pipelines de inferencia de IA

Comenzando con MindSpore y CANN

  • Configuración del entorno (MindSpore + CANN + Python)
  • Entrenamiento de un modelo básico en MindSpore
  • Exportación y conversión del modelo utilizando ATC

Ejecución de inferencia en dispositivos Ascend

  • Uso del modelo OM con AscendCL o las API de Python
  • Procesamiento básico de entradas y salidas
  • Validación de las salidas del modelo

Trabajo con otros frameworks

  • Descripción general del soporte para TensorFlow, PyTorch y ONNX
  • Operadores compatibles y limitaciones
  • Demostración de conversión de un modelo simple (por ejemplo, de ONNX a OM)

Exploración del ecosistema de desarrolladores de CANN y MindSpore

  • Recursos clave: documentación, repositorios en GitHub, código de ejemplo
  • Descripción general de MindSpore Hub y el catálogo de modelos (model zoo)
  • Foros comunitarios, eventos y canales de soporte

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático e inteligencia artificial profunda
  • Experiencia previa en programación con Python
  • No se requiere experiencia previa con CANN ni hardware Ascend

Público objetivo

  • Desarrolladores de aprendizaje automático que exploran flujos de trabajo de implementación
  • Estudiantes o investigadores nuevos en el ecosistema de IA de Huawei
  • Contribuidores a frameworks de IA y entusiastas interesados en la aceleración de modelos
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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