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課程簡介
華為AI生態系統介紹
- 昇騰AI硬體:310、910和910B晶片。
- MindSpore、CANN及支援工具。
- AI開發工作流程:從訓練到部署。
深入了解CANN工具包
- CANN是什麼以及其重要性。
- 核心元件概覽(ATC、AscendCL、運算元庫)。
- CANN在AI推理管線中的角色。
開始使用MindSpore和CANN
- 設置環境(MindSpore + CANN + Python)。
- 在MindSpore中訓練基礎模型。
- 使用ATC匯出並轉換模型。
在昇騰裝置上執行推理
- 使用AscendCL或Python API操作OM模型。
- 基礎輸入/輸出預處理。
- 驗證模型輸出結果。
與其他框架協作
- TensorFlow、PyTorch和ONNX支援概覽。
- 支援的運算元及限制。
- 簡單的模型轉換演示(例如,從ONNX轉換為OM)。
探索CANN和MindSpore開發者生態系統
- 關鍵資源:文件、GitHub倉庫、範例程式碼。
- MindSpore Hub與模型庫概覽。
- 社群論壇、活動及支援管道。
總結與後續步驟
最低要求
- 具備機器學習和深度學習概念的基本理解。
- 擁有Python程式設計經驗。
- 無需CANN或昇騰硬體的先前經驗。
受眾
- 正在探索部署工作流程的機器學習開發人員。
- 剛接觸華為AI生態系統的學生或研究人員。
- 對模型加速感興趣的AI框架貢獻者和業餘愛好者。
7 小時