Contacta con nosotros

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

Número de participantes


Precio por participante

Próximos cursos

Categorías Relacionadas