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Temario del curso

Introducción a la IA en el borde y el Ascend 310

  • Visión general de la IA en el borde: tendencias, restricciones y aplicaciones
  • Arquitectura del chip Huawei Ascend 310 y cadena de herramientas admitida
  • Posicionamiento de CANN dentro de la pila de implementación de IA en el borde

Preparación y conversión de modelos

  • Exportación de modelos entrenados desde TensorFlow, PyTorch y MindSpore
  • Uso de ATC para convertir modelos al formato OM para dispositivos Ascend
  • Manejo de operaciones no admitidas y estrategias de conversión liviana

Desarrollo de pipelines de inferencia con AscendCL

  • Uso de la API de AscendCL para ejecutar modelos OM en Ascend 310
  • Preprocesamiento de entrada/salida, manejo de memoria y control del dispositivo
  • Implementación dentro de contenedores embebidos o entornos de tiempo de ejecución livianos

Optimización para restricciones del borde

  • Reducción del tamaño del modelo, ajuste de precisión (FP16, INT8)
  • Uso del perfilador de CANN para identificar cuellos de botella
  • Gestión de la disposición de la memoria y el flujo de datos para el rendimiento

Implementación con MindSpore Lite

  • Uso del tiempo de ejecución MindSpore Lite para objetivos móviles y embebidos
  • Comparación de MindSpore Lite con el pipeline nativo de AscendCL
  • Empaquetado de modelos de inferencia para la implementación específica del dispositivo

Escenarios de implementación en el borde y estudios de caso

  • Estudio de caso: cámara inteligente con modelo de detección de objetos en Ascend 310
  • Estudio de caso: clasificación en tiempo real en un concentrador de sensores IoT
  • Monitoreo y actualización de modelos implementados en el borde

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia en el desarrollo de modelos de IA o en flujos de trabajo de implementación
  • Conocimientos básicos de sistemas embebidos, Linux y Python
  • Familiaridad con marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch

Audiencia

  • Desarrolladores de soluciones IoT
  • Ingenieros de IA embebida
  • Integradores de sistemas de borde y especialistas en implementación de IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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