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课程大纲
CANN与Ascend AI处理器简介
- CANN是什么?在华为AI计算栈中的角色
- Ascend处理器架构概览(310、910等)
- 支持的AI框架与工具链概览
模型转换与编译
- 使用ATC工具进行模型转换(TensorFlow、PyTorch、ONNX)
- 创建与验证OM模型文件
- 处理不支持的运算符与常见转换问题
使用MindSpore及其他框架进行部署
- 使用MindSpore Lite部署模型
- 使用Python API或C++ SDK集成OM模型
- 使用Ascend Model Manager
性能优化与分析
- 理解AI核心、内存与分块优化
- 使用CANN工具分析模型执行
- 提高推理速度与资源使用的最佳实践
错误处理与调试
- 常见部署错误及其解决方法
- 阅读日志并使用错误诊断工具
- 对部署的模型进行单元测试与功能验证
边缘与云端部署场景
- 在Ascend 310上部署边缘应用
- 与基于云的API和微服务集成
- 计算机视觉与NLP中的实际案例研究
总结与下一步
要求
- 具备使用Python深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)的经验
- 理解神经网络架构和模型训练工作流程
- 对Linux命令行界面和脚本编写有基本了解
受众
- 从事模型部署的AI工程师
- 面向硬件加速的机器学习从业者
- 构建推理解决方案的深度学习开发者
14 小时