Struttura del corso

Introduzione alla Distribuzione di CV/NLP con CANN

  • Ciclo di vita dei modelli AI dalla formazione alla distribuzione
  • Considerazioni chiave sulle prestazioni per la computer vision e il NLP in tempo reale
  • Panoramica degli strumenti CANN SDK e del loro ruolo nell'integrazione dei modelli

Preparazione dei Modelli CV e NLP

  • Esportazione di modelli da PyTorch, TensorFlow e MindSpore
  • Gestione degli input/output dei modelli per compiti su immagini e testo
  • Utilizzo dell'ATC per convertire i modelli nel formato OM

Distribuzione di Pipeline di Inferenza con AscendCL

  • Esecuzione dell'inferenza CV/NLP utilizzando l'API AscendCL
  • Pipeline di preprocessamento: ridimensionamento delle immagini, tokenizzazione, normalizzazione
  • Postprocessamento: bounding boxes, punteggi di classificazione, output testuale

Tecniche di Ottimizzazione delle Prestazioni

  • Profilatura dei modelli CV e NLP utilizzando gli strumenti CANN
  • Riduzione della latenza con la precisione mista e l'ottimizzazione del batch
  • Gestione della memoria e dell'elaborazione per compiti di streaming

Casistici di Computer Vision

  • Studio di caso: rilevazione degli oggetti per la sorveglianza intelligente
  • Studio di caso: controllo della qualità visiva nella manifattura
  • Costruzione di pipeline di analisi video live su Ascend 310

Casistici di NLP

  • Studio di caso: analisi dei sentimenti e rilevazione dell'intento
  • Studio di caso: classificazione e sintesi di documenti
  • Integrazione NLP in tempo reale con API REST e sistemi di messaggistica

Riepilogo e Passi Successivi

Requisiti

  • Familiarità con l'apprendimento profondo per la computer vision o il NLP
  • Esperienza con Python e framework AI come TensorFlow, PyTorch o MindSpore
  • Conoscenza di base dei flussi di lavoro di distribuzione o inferenza dei modelli

Pubblico Target

  • Praticanti di computer vision e NLP che utilizzano la piattaforma Ascend di Huawei
  • Data scientists e ingegneri AI che sviluppano modelli di percezione in tempo reale
  • Sviluppatori che integrano pipeline CANN nella manifattura, sorveglianza o analisi dei media
 14 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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