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Temario del curso

Introducción al ecosistema de IA de Huawei

  • Hardware AI Ascend: chips 310, 910 y 910B.
  • MindSpore, CANN y herramientas de soporte.
  • Flujo de trabajo de desarrollo de IA: desde el entrenamiento hasta el despliegue.

Comprensión del kit de herramientas CANN

  • ¿Qué es CANN y por qué es relevante?
  • Resumen de los componentes centrales (ATC, AscendCL, bibliotecas de operadores).
  • El papel 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 mediante ATC.

Ejecución de inferencia en dispositivos Ascend

  • Uso del modelo OM con AscendCL o las APIs de Python.
  • Preprocesamiento básico de entrada y salida.
  • Validación de los resultados del modelo.

Trabajo con otros frameworks

  • Resumen del soporte para TensorFlow, PyTorch y ONNX.
  • Operadores compatibles y limitaciones.
  • Demostración sencilla 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 y código de ejemplo.
  • Resumen de MindSpore Hub y del catálogo de modelos (model zoo).
  • Foros comunitarios, eventos y canales de soporte.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
  • Alguna experiencia programando en Python.
  • No se requiere experiencia previa con CANN ni con hardware Ascend.

Audiencia objetivo

  • Desarrolladores de aprendizaje automático que exploran flujos de trabajo de despliegue.
  • Estudiantes o investigadores nuevos en el ecosistema de IA de Huawei.
  • Colaboradores de frameworks de IA y aficionados interesados en la aceleración de modelos.
 7 Horas

Número de participantes


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