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Schulungsübersicht

Einführung in die CV/NLP-Bereitstellung mit CANN

  • Lebenszyklus von KI-Modellen vom Training bis zur Bereitstellung
  • Wichtige Leistungsaspekte für Echtzeit-CV und NLP
  • Überblick über CANN SDK-Tools und deren Rolle bei der Modellsintegration

Vorbereitung von CV- und NLP-Modellen

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

Bereitstellung von Inferenz-Pipelines mit AscendCL

  • Ausführung von CV/NLP-Inferenz über die AscendCL-API
  • Preprocessing-Pipelines: Bildskalierung, Tokenisierung, Normalisierung
  • Postprocessing: Begrenzungsrahmen (Bounding Boxes), Klassifizierungswerte, Textausgaben

Techniken zur Leistungsoptimierung

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

Anwendungsfälle Computer Vision

  • Fallstudie: Objekterkennung für intelligente Überwachung
  • Fallstudie: Visuelle Qualitätsprüfung in der Fertigung
  • Aufbau von Echtzeit-Videoanalyse-Pipelines auf Ascend 310

Anwendungsfälle NLP

  • Fallstudie: Sentiment-Analyse und Intent-Erkennung
  • Fallstudie: Dokumentklassifizierung und -zusammenfassung
  • Echtzeit-NLP-Integration mit REST-APIs und Messaging-Systemen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Kenntnisse in Deep Learning für Computer Vision oder NLP
  • Erfahrung mit Python und KI-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder MindSpore
  • Grundlegendes Verständnis von Modellbereitstellung oder Inferenz-Workflows

Zielgruppe

  • Praktiker im Bereich 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 Medienanalysen integrieren
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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