Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
CANN ve Ascend AI İşlemcilerine Giriş
- CANN nedir? Huawei'nin AI hesaplama zinciri içindeki rolü
- Ascend işlemci mimarisinin genel bakışı (310, 910 vb.)
- Desteklenen AI çerçeveler ve araç zinciri genel bakışı
Model Dönüştürme ve Derleme
- ATC aracı ile model dönüştürmesi (TensorFlow, PyTorch, ONNX)
- OM model dosyalarının oluşturulması ve doğrulanması
- Desteklenmeyen operatörlerle ve ortak dönüştürme sorunlarıyla başa çıkma
MindSpore ile Diğer Çerçevelere Yayınlanma
- Modelin MindSpore Lite ile yayınlanması
- OM modellerin Python API'leri veya C++ SDK'ları ile tümleştirilmesi
- Ascend Model Yöneticisi ile çalışmak
Performans Optimizasyonu ve Profiling
- AI Core, bellek ve tesir optimizasyonlarını anlama
- CANN araçlarıyla model yürütümünü analiz etme
- Tahmin hızını ve kaynak kullanımını artırmak için en iyi uygulamalar
Hata Yönetimi ve Debugging
- Ortak yayın hataları ve çözümleri
- Günlükleri okuma ve hata teşhis aracı kullanımı
- Yayılmış modellerin birim testi ve işlevsel doğrulama
Kenar ve Bulut Yayın Senaryoları
- Sınır uygulamaları için Ascend 310'e yayınlanma
- Bulut tabanlı API'ler ve mikro hizmetlerle tümleştirme
- Bilgisayar зрения ve NLP'de gerçek dünyada durum çalışmaları
Özeti ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Python temelli derin öğrenme çatılarıyla deneyim (örneğin TensorFlow veya PyTorch)
- Sinir ağı mimarilerini ve model eğitimi akışlarını anlama
- Linux CLI ve betik ile temel olarak tanışlık
Kitle
- Model dağıtımında çalışan AI mühendisleri
- Donanım hızlandırma hedefleyen makine öğrenimi uygulayıcıları
- Tahmin çözümleri geliştiren derin öğrenme geliştiricileri
14 Saat