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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-Entwicklungsweg: von der Schulung bis zur Bereitstellung

Verständnis des CANN-Toolkits

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

Erste Schritte mit MindSpore und CANN

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

Ausführen von Inference auf Ascend-Geräten

  • Verwenden des OM-Modells mit AscendCL oder Python-APIs
  • Grundlegende Vorverarbeitung von Eingabe-/Ausgabe-Daten
  • Validieren der Modellausgaben

Arbeiten mit anderen Frameworks

  • Überblick über die Unterstützung von TensorFlow, PyTorch und ONNX
  • Unterstützte Operatoren und Einschränkungen
  • Einfache Model-Konvertierungs-Demo (z. B. von ONNX zu OM)

Erkundung des CANN- und MindSpore-Entwickler-Ökosystems

  • Wichtige Ressourcen: Dokumentation, GitHub-Repositories, Beispielcode
  • Überblick über MindSpore Hub und Model Zoo
  • Community-Foren, Veranstaltungen und Support-Kanäle

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Konzepten
  • Einige Programmiererfahrung mit Python
  • Keine Vorkenntnisse in CANN oder Ascend-Hardware erforderlich

Zielgruppe

  • Entwickler von maschinellem Lernen, die Bereitstellungsworkflows evaluieren
  • Studierende oder Forscher, die neu im KI-Ökosystem von Huawei sind
  • Mitwirkende an KI-Frameworks und Hobbyisten, die sich für Modellbeschleunigung interessieren
 7 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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