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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 trabajo del desarrollo de IA: desde el entrenamiento hasta el despliegue.

Comprensión del Kit de Herramientas CANN

  • Qué es CANN y por qué es importante.
  • Descripción general de los componentes principales (ATC, AscendCL, bibliotecas de operadores).
  • El papel de CANN en las canalizaciones 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 APIs de Python.
  • Procesamiento básico de entradas y salidas.
  • Validación de las salidas del modelo.

Trabajo con Otros Marcos de Trabajo

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

Exploración del Ecosistema de Desarrolladores de CANN y MindSpore

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

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de los conceptos de aprendizaje automático (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning).
  • Experiencia básica de programación en Python.
  • No se requiere experiencia previa con CANN o hardware Ascend.

Público Objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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