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

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