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Schulungsübersicht

Einführung in das KI-Ökosystem von Huawei

  • Ascend-KI-Hardware: Chips 310, 910 und 910B
  • MindSpore, CANN und unterstützende Tools
  • KI-Entwicklungsworkflow: vom Training zur Bereitstellung

Verständnis des CANN-Toolkits

  • Was ist CANN und warum ist es wichtig?
  • Überblick über die Kernkomponenten (ATC, AscendCL, Operator-Bibliotheken)
  • Rolle von CANN in KI-Inferenz-Pipelines

Erste Schritte mit MindSpore und CANN

  • Einrichtung der Umgebung (MindSpore + CANN + Python)
  • Training eines grundlegenden Modells in MindSpore
  • Exportieren und Konvertieren des Modells mit ATC

Ausführung von Inference auf Ascend-Geräten

  • Verwendung des OM-Modells mit AscendCL oder Python-APIs
  • Grundlegende Vor-/Nachbearbeitung von Eingabe-/Ausgabedaten
  • Validierung der Modellausgaben

Arbeit mit anderen Frameworks

  • Überblick über die Unterstützung für TensorFlow, PyTorch und ONNX
  • Unterstützte Operatoren und Einschränkungen
  • Demo zur einfachen Modellkonvertierung (z. B. von ONNX nach OM)

Erkundung des Entwicklerecosystems von CANN und MindSpore

  • Wichtige Ressourcen: Dokumentation, GitHub-Repositories, Beispielcode
  • Übersicht über MindSpore Hub und Model Zoo
  • Community-Foren, Veranstaltungen und Supportkanäle

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegende Kenntnisse über maschinelles Lernen und Deep-Learning-Konzepte
  • Einige Programmierkenntnisse in Python
  • Keine Vorkenntnisse mit CANN oder Ascend-Hardware erforderlich

Zielgruppe

  • Entwickler im Bereich maschinellen Lernens, die Bereitstellungsabläufe erkunden
  • Studierende oder Forscher, die neu im KI-Ökosystem von Huawei sind
  • Mitwirkende an KI-Frameworks und Hobbyisten mit Interesse an Modellbeschleunigung
 7 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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