Introducción a CANN para desarrolladores de frameworks de IA

Introducción al ecosistema de IA de Huawei

• Hardware de IA Ascend: chips 310, 910 y 910B.
• MindSpore, CANN y herramientas de soporte.
• Flujo de trabajo de desarrollo de IA: del entrenamiento a la implementación.

Comprensión del kit de herramientas CANN

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

Primeros pasos 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 API de Python.
• Preprocesamiento básico de entradas y salidas.
• Validación de las salidas del modelo.

Trabajo con otros frameworks

• Visión general del soporte para TensorFlow, PyTorch y ONNX.
• Operadores compatibles y limitaciones.
• Demostración simple de conversión de modelos (por ejemplo, de ONNX a OM).

Exploración del ecosistema de desarrolladores de CANN y MindSpore

• Recursos clave: documentación, repositorios de GitHub, código de ejemplo.
• Visión general de MindSpore Hub y el zoológico de modelos.
• Foros de la comunidad, eventos y canales de soporte.

Resumen y siguientes pasos