Schița de curs

Introducere în Implementarea CV/NLP cu CANN

  • Ciclul de viață al modelelor AI de la antrenament la implementare
  • Considerații cheie de performanță pentru CV și NLP în timp real
  • Prezentare generală a instrumentelor CANN SDK și rolul lor în integrarea modelelor

Pregătirea Modelelor CV și NLP

  • Exportarea modelelor din PyTorch, TensorFlow și MindSpore
  • Gestionarea intrărilor/ieșirilor modelelor pentru sarcini de imagine și text
  • Utilizarea ATC pentru a converti modele în format OM

Implementarea Pipe-urilor de Inferență cu AscendCL

  • Executarea inferenței CV/NLP folosind API-ul AscendCL
  • Pipe-uri de preprocesare: redimensionare imagini, tokenizare, normalizare
  • Postprocesare: cutii de delimitare, scoruri de clasificare, ieșiri text

Tehnici de Optimizare a Performanței

  • Profilarea modelelor CV și NLP folosind instrumentele CANN
  • Reducerea latenței cu ajustări de precizie mixtă și loturi
  • Gestionarea memoriei și a calculului pentru sarcini de streaming

Cazuri de Utilizare în Visionare Computerizată

  • Studiu de caz: detectarea obiectelor pentru supraveghere inteligentă
  • Studiu de caz: inspecția calității vizuale în fabricație
  • Construirea pipe-urilor de analiză video live pe Ascend 310

Cazuri de Utilizare în NLP

  • Studiu de caz: analiza sentimentelor și detectarea intențiilor
  • Studiu de caz: clasificarea și rezumarea documentelor
  • Integrarea NLP în timp real cu API-uri REST și sisteme de mesagerie

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Familiaritate cu învățarea profundă pentru visionare computerizată sau NLP
  • Experiență cu Python și cadre AI precum TensorFlow, PyTorch sau MindSpore
  • Înțelegere de bază a fluxurilor de lucru de implementare sau inferență a modelelor

Publicul Țintă

  • Practicieni în visionare computerizată și NLP care folosesc platforma Huawei Ascend
  • Oameni de știință de date și ingineri AI care dezvoltă modele de percepție în timp real
  • Dezvoltatori care integrează pipe-uri CANN în fabricație, supraveghere sau analiză media
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite