Plan Szkolenia

Wprowadzenie do wdrażania CV/NLP z CANN

  • Cykl życia modelu AI od szkolenia do wdrożenia
  • Kluczowe aspekty wydajności dla przetwarzania obrazu i języka naturalnego w czasie rzeczywistym
  • Przegląd narzędzi CANN SDK i ich rola w integracji modeli

Przygotowanie modeli CV i NLP

  • Eksportowanie modeli z PyTorch, TensorFlow i MindSpore
  • Obsługa danych wejściowych/wyjściowych dla zadań związanych z obrazem i tekstem
  • Używanie ATC do konwersji modeli do formatu OM

Wdrażanie potoków wnioskowania z AscendCL

  • Uruchamianie wnioskowania CV/NLP przy użyciu interfejsu API AscendCL
  • Potoki przetwarzania wstępnego: zmiana rozmiaru obrazu, tokenizacja, normalizacja
  • Przetwarzanie końcowe: ramki ograniczające, wyniki klasyfikacji, dane tekstowe

Techniki optymalizacji wydajności

  • Profilowanie modeli CV i NLP przy użyciu narzędzi CANN
  • Zmniejszanie opóźnień dzięki mieszanej precyzji i dostrajaniu partii
  • Zarządzanie pamięcią i mocą obliczeniową dla zadań strumieniowych

Przypadki użycia w przetwarzaniu obrazu

  • Studium przypadku: detekcja obiektów w inteligentnym monitoringu
  • Studium przypadku: kontrola jakości wizualnej w produkcji
  • Budowanie potoków analizy wideo w czasie rzeczywistym na Ascend 310

Przypadki użycia w przetwarzaniu języka naturalnego

  • Studium przypadku: analiza sentymentu i wykrywanie intencji
  • Studium przypadku: klasyfikacja i podsumowywanie dokumentów
  • Integracja NLP w czasie rzeczywistym z interfejsami REST API i systemami przesyłania wiadomości

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Znajomość uczenia głębokiego w zakresie przetwarzania obrazu lub języka naturalnego
  • Doświadczenie w pracy z Pythonem i frameworkami AI, takimi jak TensorFlow, PyTorch lub MindSpore
  • Podstawowa znajomość procesów wdrażania modeli lub przepływów wnioskowania

Grupa docelowa

  • Praktycy przetwarzania obrazu i języka naturalnego korzystający z platformy Huawei Ascend
  • Naukowcy zajmujący się danymi i inżynierowie AI rozwijający modele percepcji w czasie rzeczywistym
  • Programiści integrujący potoki CANN w produkcji, monitoringu lub analizie mediów
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie