Bize Ulaşın
 Süre 14 Saat

Eğitim İçeriği

Kenar Yapay Zekâ ve Ascend 310'a Giriş

  • Kenar Yapay Zekâ Genel Bakış: trendler, kısıtlamalar ve uygulamalar
  • Huawei Ascend 310 çip mimarisi ve desteklenen araç zinciri
  • CANN'ın kenar yapay zekâ dağıtım yığınındaki yeri

Model Hazırlık ve Dönüştürme

  • TensorFlow, PyTorch ve MindSpore'dan eğitilmiş modelleri dışa aktarma
  • ATC ile Ascend cihazları için modellerin OM formatına dönüştürülmesi
  • Desteklenmeyen operatörlerin ele alınması ve hafif dönüştürme stratejileri

AscendCL ile Çıkarım Boru Hatlarının Geliştirilmesi

  • AscendCL API kullanarak Ascend 310 üzerinde OM modellerinin çalıştırılması
  • Girdi/çıktı ön işlemi, bellek yönetimi ve cihaz kontrolü
  • Gömülü konteynerlerde veya hafif çalışma zamanı ortamlarında dağıtım

Kenar Kısıtlamaları için Optimizasyon

  • Model boyutunun azaltılması ve hassasiyet ayarlaması (FP16, INT8)
  • darboğazları belirlemek için CANN profili analizörünün kullanımı
  • Performans için bellek düzeni ve veri akışının yönetimi

MindSpore Lite ile Dağıtım

  • Mobil ve gömülü hedefler için MindSpore Lite çalışma zamanının kullanılması
  • MindSpore Lite ile ham AscendCL boru hattının karşılaştırılması
  • Cihaz özel dağıtımlar için çıkarım modellerinin paketlenmesi

Kenar Dağıtım Senaryoları ve Vaka Çalışmaları

  • Vaka çalışması: Ascend 310 üzerinde nesne algılama modeline sahip akıllı kamera
  • Vaka çalışması: IoT sensör merkezinde gerçek zamanlı sınıflandırma
  • Kenarda dağıtılmış modellerin izlenmesi ve güncellenmesi

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Yapay zekâ model geliştirme veya dağıtım iş akışlarında deneyim
  • Gömülü sistemler, Linux ve Python hakkında temel bilgi
  • TensorFlow veya PyTorch gibi derin öğrenme çatılarını tanıma

Hedef Kitle

  • IoT çözüm geliştiricileri
  • Gömülü yapay zekâ mühendisleri
  • Kenar sistem entegratörleri ve yapay zekâ dağıtım uzmanları

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (1)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler