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예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
기간 14 시간
코스 개요
CANN을 활용한 CV/NLP 배포 소개
- 학습부터 배포까지의 AI 모델 수명 주기
- 실시간 CV 및 NLP를 위한 주요 성능 고려 사항
- CANN SDK 도구 개요 및 모델 통합에서의 역할
CV 및 NLP 모델 준비
- PyTorch, TensorFlow, MindSpore에서 모델 내보내기
- 이미지 및 텍스트 작업을 위한 모델 입력/출력 처리
- ATC를 사용하여 모델을 OM 형식으로 변환
AscendCL을 사용한 추론 파이프라인 배포
- AscendCL API를 사용하여 CV/NLP 추론 실행
- 전처리 파이프라인: 이미지 리사이즈, 토큰화, 정규화
- 후처리: 바운딩 박스, 분류 점수, 텍스트 출력
성능 최적화 기법
- CANN 도구를 사용하여 CV 및 NLP 모델 프로파일링
- 혼합 정밀도 및 배치 튜닝을 통한 레이턴시 감소
- 스트리밍 작업을 위한 메모리 및 컴퓨트 관리
컴퓨터 비전 사용 사례
- 사례 연구: 스마트 보안 관제를 위한 객체 감지
- 사례 연구: 제조업에서의 비주얼 품질 검사
- Ascend 310 기반 라이브 비디오 분석 파이프라인 구축
NLP 사용 사례
- 사례 연구: 감정 분석 및 의도 감지
- 사례 연구: 문서 분류 및 요약
- REST API 및 메시징 시스템과의 실시간 NLP 통합
요약 및 다음 단계
요건
- 컴퓨터 비전 또는 NLP 분야의 딥러닝에 대한 이해
- TensorFlow, PyTorch, MindSpore 등 Python 및 AI 프레임워크 사용 경험
- 모델 배포 또는 추론 워크플로우에 대한 기본적 이해
대상 독자층
- Huawei Ascend 플랫폼을 사용하는 컴퓨터 비전 및 NLP 실무자
- 실시간 지각 모델을 개발하는 데이터 사이언티스트 및 AI 엔지니어
- 제조, 보안, 미디어 분석 분야에서 CANN 파이프라인을 통합하는 개발자
