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Temario del curso
Introducción al despliegue de VPC / PLN con CANN
- Ciclo de vida del modelo de IA desde el entrenamiento hasta el despliegue
- Consideraciones clave de rendimiento para VPC y PLN en tiempo real
- Descripción general de las herramientas del SDK CANN y su papel en la integración de modelos
Preparación de modelos de VPC y PLN
- Exportación de modelos desde PyTorch, TensorFlow y MindSpore
- Gestión de entradas y salidas de modelos para tareas de imágenes y texto
- Uso de ATC para convertir modelos al formato OM
Despliegue de pipelines de inferencia con AscendCL
- Ejecución de la inferencia VPC / PLN mediante la API de AscendCL
- Pipelines de preprocesamiento: redimensionado de imágenes, tokenización, normalización
- Post-procesamiento: cuadros delimitadores, puntuaciones de clasificación, salida de texto
Técnicas de optimización de rendimiento
- Perfilado de modelos VPC y PLN con herramientas CANN
- Reducción de la latencia mediante precisión mixta y ajuste por lotes
- Gestión de memoria y cómputo para tareas en streaming
Casos de uso de visión por computadora
- Estudio de caso: detección de objetos para vigilancia inteligente
- Estudio de caso: inspección visual de calidad en fabricación
- Construcción de pipelines de análisis de vídeo en tiempo real en Ascend 310
Casos de uso de PLN
- Estudio de caso: análisis de sentimiento y detección de intenciones
- Estudio de caso: clasificación y resumen de documentos
- Integración de PLN en tiempo real con API REST y sistemas de mensajería
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos de aprendizaje profundo para visión por computadora o PLN
- Experiencia con Python y marcos de IA como TensorFlow, PyTorch o MindSpore
- Comprensión básica de los flujos de trabajo de despliegue de modelos o inferencia
Audiencia
- Profesionales de visión por computadora y PLN que utilizan la plataforma Ascend de Huawei
- Científicos de datos e ingenieros de IA que desarrollan modelos de percepción en tiempo real
- Desarrolladores que integran pipelines CANN en fabricación, vigilancia o análisis multimedia
14 Horas
