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Schulungsübersicht

Einführung in die CV-/NLP-Bereitstellung mit CANN

  • Lebenszyklus von KI-Modellen: Vom Training zur Bereitstellung
  • Wichtige Leistungsfaktoren für Echtzeit-CV und NLP
  • Überblick über CANN SDK-Tools und deren Rolle bei der Modellintegration

Vorbereiten von CV- und NLP-Modellen

  • Exportieren von Modellen aus PyTorch, TensorFlow und MindSpore
  • Umgang mit Eingaben und Ausgaben von Modellen für Bild- und Textaufgaben
  • Konvertierung von Modellen in das OM-Format mittels ATC

Bereitstellen von Inferenz-Pipelines mit AscendCL

  • Ausführen von CV-/NLP-Inferenz über die AscendCL-API
  • Preprocessing-Pipelines: Bildvergrösserung, Tokenisierung, Normalisierung
  • Postprocessing: Bounding Boxes, Klassifizierungswerte, Textausgaben

Techniken zur Leistungsoptimierung

  • Profiling von CV- und NLP-Modellen mit CANN-Tools
  • Reduzierung der Latenz durch Mixed-Precision und Batch-Tuning
  • Management von Speicher und Rechenleistung für Streaming-Aufgaben

Computer-Vision-Anwendungsfälle

  • Praxisbeispiel: Objekterkennung für intelligente Überwachung
  • Praxisbeispiel: Visuelle Qualitätskontrolle in der Fertigung
  • Erstellung von Live-Videoanalysepipelines auf Ascend 310

NLP-Anwendungsfälle

  • Praxisbeispiel: Stimmungsanalyse und Intent-Erkennung
  • Praxisbeispiel: Dokumentklassifizierung und Zusammenfassung
  • Echtzeit-NLP-Integration mit REST-APIs und Messaging-Systemen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Vertrautheit mit Deep Learning im Bereich Computer Vision oder NLP
  • Erfahrung mit Python und KI-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder MindSpore
  • Grundlegendes Verständnis von Modellbereitstellungs- bzw. Inferenzabläufen

Zielgruppe

  • Praktiker für Computer Vision und NLP, die Huaweis Ascend-Plattform nutzen
  • Data Scientists und KI-Ingenieure, die Echtzeit-Wahrnehmungsmodelle entwickeln
  • Entwickler, die CANN-Pipelines in den Bereichen Fertigung, Überwachung oder Medienanalyse integrieren
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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