문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
기간 7 시간
코스 개요
화웨이의 AI 생태계 소개
- Ascend AI 하드웨어: 310, 910 및 910B 칩
- MindSpore, CANN 및 지원 도구
- AI 개발 워크플로우: 훈련부터 배포까지
CANN 툴킷 이해하기
- CANN이란 무엇이며 왜 중요한가
- 핵심 구성 요소 개요 (ATC, AscendCL, 연산자 라이브러리)
- CANN의 AI 추론 파이프라인에서의 역할
MindSpore와 CANN 시작하기
- 환경 설정 (MindSpore + CANN + Python)
- MindSpore로 기본 모델 훈련
- ATC를 사용하여 모델 내보내기 및 변환
Ascend 디바이스에서 추론 실행
- AscendCL 또는 Python API를 사용하여 OM 모델 사용
- 기본 입력/출력 전처리
- 모델 출력 검증
다른 프레임워크 작업하기
- TensorFlow, PyTorch 및 ONNX 지원 개요
- 지원되는 연산자 및 한계점
- 간단한 모델 변환 데모 (예: ONNX에서 OM으로)
CANN 및 MindSpore 개발자 생태계 탐구
- 주요 리소스: 문서, GitHub 저장소, 샘플 코드
- MindSpore 허브 및 모델 조 개요
- 커뮤니티 포럼, 이벤트 및 지원 채널
요약 및 다음 단계
요건
- 머신러닝 및 딥러닝 개념에 대한 기본적인 이해
- Python으로의 일부 프로그래밍 경험
- CANN 또는 Ascend 하드웨어에 대한 사전 경험 불필요
대상 고객
- 배포 워크플로우를 탐구하는 머신러닝 개발자
- 화웨이의 AI 생태계에 처음 접하는 학생 또는 연구자
- 모델 가속화에 관심이 있는 AI 프레임워크 기여자 및 아마추어
