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Duración 7 horas
Temario del curso
Introducción al ecosistema de IA de Huawei
- Hardware de IA Ascend: chips 310, 910 y 910B.
- MindSpore, CANN y herramientas de soporte.
- Flujo de trabajo de desarrollo de IA: del entrenamiento al despliegue.
Comprensión del kit de herramientas CANN
- ¿Qué es CANN y por qué es importante?
- Descripción general de los componentes principales (ATC, AscendCL, bibliotecas de operadores).
- Rol de CANN en las pipelines de inferencia de IA.
Primeros pasos con MindSpore y CANN
- Configuración del entorno (MindSpore + CANN + Python).
- Entrenamiento de un modelo básico en MindSpore.
- Exportación y conversión del modelo utilizando ATC.
Ejecución de inferencia en dispositivos Ascend
- Uso del modelo OM con AscendCL o APIs de Python.
- Preprocesamiento básico de entradas y salidas.
- Validación de las salidas del modelo.
Trabajo con otros frameworks
- Descripción general del soporte para TensorFlow, PyTorch y ONNX.
- Operadores admitidos y limitaciones.
- Demostración simple de conversión de modelos (por ejemplo, de ONNX a OM).
Exploración del ecosistema de desarrolladores de CANN y MindSpore
- Recursos clave: documentación, repositorios de GitHub, código de ejemplo.
- Descripción general de MindSpore Hub y model zoo.
- Foros comunitarios, eventos y canales de soporte.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de conceptos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
- Experiencia de programación con Python.
- No se requiere experiencia previa con CANN ni con hardware Ascend.
Público objetivo
- Desarrolladores de machine learning que exploran flujos de trabajo de despliegue.
- Estudiantes o investigadores nuevos en el ecosistema de IA de Huawei.
- Colaboradores de frameworks de IA y entusiastas interesados en la aceleración de modelos.
