Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Course Outline
CANN 및 Ascend AI 프로세서 소개
- CANN란 무엇인가? Huawei의 AI 컴퓨트 스택에서의 역할
- Ascend 프로세서 아키텍처 개요 (310, 910 등)
- 지원 AI 프레임워크 및 도구체인 개요
모델 변환 및 컴파일
- ATC 도구를 사용하여 모델 변환 (TensorFlow, PyTorch, ONNX)
- OM 모델 파일을 생성하고 검증
- 지원되지 않는 연산자와 일반적인 변환 문제 처리
MindSpore 및 기타 프레임워크로 배포
- MindSpore Lite로 모델 배포
- OM 모델을 Python API 또는 C++ SDK와 통합
- Ascend Model Manager와 작업
성능 최적화 및 프로파일링
- AI 코어, 메모리 및 타일링 최적화 이해
- CANN 도구를 사용하여 모델 실행 프로파일링
- 추론 속도 및 자원 사용 개선을 위한 모범 사례
오류 처리 및 디버깅
- 일반적인 배포 오류 및 해결책
- 로그 읽기와 오류 진단 도구 사용
- 배포된 모델의 단위 테스트 및 기능 검증
에지 및 클라우드 배포 시나리오
- 에지 애플리케이션을 위한 Ascend 310에 배포
- 클라우드 기반 API 및 마이크로서비스와의 통합
- 컴퓨터 비전 및 NLP의 실제 사례 연구
요약 및 다음 단계
Requirements
- Python-기반 딥러닝 프레임워크인 TensorFlow 또는 PyTorch 경험
- 신경망 아키텍처 및 모델 학습 워크플로우 이해
- Linux CLI 및 스크립팅 기본 이해
대상자
- 모델 배포를 수행하는 AI 엔지니어
- 하드웨어 가속을 목표로 하는 머신러닝 실무자
- 추론 솔루션을 구축하는 딥러닝 개발자
14 Hours