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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 de desarrollo de IA: del entrenamiento al despliegue

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 entrada/salida
  • Validación de las salidas del modelo

Trabajo con otros frameworks

  • Visión general del soporte para TensorFlow, PyTorch y ONNX
  • Operadores compatibles y limitaciones
  • Demostración de conversión de modelos sencillos (p. ej., 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 model zoo
  • Foros de la comunidad, eventos y canales de soporte

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
  • Algún conocimiento de programación en Python
  • No se requiere experiencia previa con CANN ni con 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
  • Colaboradores de frameworks de IA y aficionados interesados en la aceleración de modelos
 7 Horas

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