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Dauer 7 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in das KI-Ökosystem von Huawei
- Ascend KI-Hardware: 310-, 910- und 910B-Chips
- MindSpore, CANN und unterstützende Tools
- KI-Entwicklungsworkflow: von der Erstellung bis zur Bereitstellung
Verständnis des CANN-Toolkits
- Was ist CANN und warum ist es wichtig
- Übersicht 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)
- Erstellen eines grundlegenden Modells in MindSpore
- Exportieren und Konvertieren des Modells mit ATC
Durchführung der Inferenz auf Ascend-Geräten
- Verwenden des OM-Modells mit AscendCL oder Python-APIs
- Grundlegende Vorverarbeitung von Eingaben/Ausgaben
- Validierung der Modelloutputs
Arbeit mit anderen Frameworks
- Übersicht der Unterstützung für TensorFlow, PyTorch und ONNX
- Unterstützte Operatoren und Einschränkungen
- Demo zur einfachen Modellkonvertierung (z. B. von ONNX zu OM)
Erkundung des Entwickler-Ökosystems 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
- Grundlegendes Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens und des Deep Learning
- Einige Programmiererfahrung mit Python
- Keine Vorerfahrung mit CANN oder Ascend-Hardware erforderlich
Zielgruppe
- Entwickler im Bereich maschinellen Lernen, die Bereitstellungsprozesse erkunden
- Studierende oder Forscher, die neu in der KI-Ökosysteme von Huawei sind
- Mitwirkende an KI-Frameworks und Hobbyisten, die sich für Modellbeschleunigung interessieren
