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コース概要
CANNとAscend AIプロセッサの概要
- CANNとは?HuaweiのAI計算スタックにおける役割
- Ascendプロセッサアーキテクチャ(310, 910など)の概要
- サポートされるAIフレームワークとツールチェーンの概要
モデル変換とコンパイル
- ATCツールを使用したモデル変換(TensorFlow, PyTorch, ONNX)
- OMモデルファイルの作成と検証
- 対応していない演算子と一般的な変換問題の処理
MindSporeやその他のフレームワークを使用した展開
- MindSpore Liteを使用したモデルの展開
- Python APIまたはC++ SDKを使用してOMモデルを統合する
- Ascend Model Managerの使用方法
パフォーマンス最適化とプロファイリング
- AI Core、メモリ、タイル分割の最適化の理解
- CANNツールを使用したモデル実行のプロファイリング
- 推論速度とリソース使用量の改善に関するベストプラクティス
エラーハンドリングとデバッグ
- 一般的な展開エラーとその解決方法
- ログの読み取りとエラーダイアグノーシスツールの使用
- 展開されたモデルの単体テストと機能検証
エッジとクラウド展開シナリオ
- Ascend 310を使用したエッジアプリケーションへの展開
- クラウドベースのAPIやマイクロサービスとの統合
- コンピュータビジョンとNLPに関する実際の事例研究
まとめと次なるステップ
要求
- TensorFlowやPyTorchなどのPythonベースのディープラーニングフレームワークの使用経験
- ニューラルネットワークアーキテクチャとモデル学習ワークフローの理解
- Linux CLIとスクリプトの基本的な知識
対象者
- モデル展開を扱うAIエンジニア
- ハードウェアアクセラレーションをターゲットとする機械学習実践者
- 推論ソリューションの構築を行うディープラーニングデベロッパー
14 時間