Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Durata 14 ore
Schița de curs
Introducere în deployment-ul CV/NLP cu CANN
- Ciclul de viață al modelului AI, de la training la deployment
- Considerente 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 task-uri de imagine și text
- Folosirea ATC pentru a converti modele în format OM
Implementarea pipeline-urilor de inferență cu AscendCL
- Rularea inferenței CV/NLP folosind API-ul AscendCL
- Pipeline-uri de preprocesare: redimensionarea imaginilor, tokenizare, normalizare
- Postprocesare: bounding boxes, scoruri de clasificare, ieșire text
Tehnici de optimizare a performanței
- Profiling-ul modelelor CV și NLP folosind instrumentele CANN
- Reducerea latenței cu mixed-precision și reglarea batch-urilor
- Gestionarea memoriei și a calculului pentru task-uri de streaming
Use case-uri de computer vision
- Studiu de caz: detecția obiectelor pentru supraveghere inteligentă
- Studiu de caz: inspecția vizuală a calității în producție
- Construirea de pipeline-uri live de analiză video pe Ascend 310
Use case-uri NLP
- Studiu de caz: analiza de sentiment și detectarea intenției
- Studiu de caz: clasificarea documentelor și sumarizarea
- Integrarea NLP în timp real cu API-uri REST și sisteme de mesagerie
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Familiaritate cu deep learning pentru computer vision sau NLP
- Experiență cu Python și framework-uri AI precum TensorFlow, PyTorch sau MindSpore
- Înțelegere de bază a workflow-urilor de deployment sau inferență a modelelor
Public țintă
- Practicieni de computer vision și NLP care folosesc platforma Huawei Ascend
- Data scientists și ingineri AI care dezvoltă modele de percepție în timp real
- Developeri care integrează pipeline-uri CANN în producție, supraveghere sau analiza media
