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Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción a Cambricon y la arquitectura MLU
- Visión general del portafolio de chips de IA de Cambricon
- Arquitectura MLU y tubería de instrucciones
- Tipos de modelos admitidos y casos de uso
Instalación de la cadena de herramientas de desarrollo
- Instalación de BANGPy y el SDK Neuware
- Configuración del entorno para Python y C++
- Compatibilidad y preprocesamiento de modelos
Desarrollo de modelos con BANGPy
- Estructura de tensores y gestión de formas
- Construcción del grafo de cómputo
- Soporte de operaciones personalizadas en BANGPy
Despliegue con el tiempo de ejecución Neuware
- Conversión y carga de modelos
- Control de ejecución e inferencia
- Prácticas de despliegue en edge y centro de datos
Optimización de rendimiento
- Mapeo de memoria y ajuste de capas
- Rastreo de ejecución y perfiles de rendimiento (profiling)
- Cuellos de botella comunes y soluciones
Integración de MLU en aplicaciones
- Uso de las APIs de Neuware para la integración de aplicaciones
- Soporte de streaming y multi-modelo
- Escenarios de inferencia híbrida CPU-MLU
Proyecto de extremo a extremo y caso de uso
- Laboratorio: Despliegue de un modelo de visión o NLP
- Inferencia en edge con integración de BANGPy
- Pruebas de precisión y rendimiento (throughput)
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de las estructuras de modelos de aprendizaje automático
- Experiencia con Python y/o C++
- Familiaridad con los conceptos de despliegue de modelos y aceleración
Público Objetivo
- Desarrolladores de IA embebida
- Ingenieros de ML que despliegan en edge o centro de datos
- Desarrolladores que trabajan con infraestructura de IA china
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática