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Plan du cours

Introduction à l'IA en périphérie et à l'Ascend 310

  • Aperçu de l'IA en périphérie : tendances, contraintes et applications
  • Architecture de la puce Huawei Ascend 310 et chaîne d'outils prise en charge
  • Positionnement de CANN au sein de la pile de déploiement de l'IA en périphérie

Préparation et conversion des modèles

  • Export de modèles entraînés depuis TensorFlow, PyTorch et MindSpore
  • Utilisation d'ATC pour convertir les modèles au format OM pour les appareils Ascend
  • Gestion des opérations non prises en charge et stratégies de conversion légère

Développement de pipelines d'inférence avec AscendCL

  • Utilisation de l'API AscendCL pour exécuter les modèles OM sur Ascend 310
  • Prétraitement des entrées/sorties, gestion de la mémoire et contrôle de l'appareil
  • Déploiement dans des conteneurs embarqués ou des environnements d'exécution légers

Optimisation pour les contraintes de la périphérie

  • Réduction de la taille des modèles, ajustement de la précision (FP16, INT8)
  • Utilisation du profilage CANN pour identifier les goulots d'étranglement
  • Gestion de la disposition de la mémoire et du flux de données pour les performances

Déploiement avec MindSpore Lite

  • Utilisation du runtime MindSpore Lite pour les cibles mobiles et embarquées
  • Comparaison entre MindSpore Lite et le pipeline AscendCL brut
  • Emballage des modèles d'inférence pour un déploiement spécifique à l'appareil

Scénarios de déploiement en périphérie et études de cas

  • Étude de cas : caméra intelligente avec modèle de détection d'objets sur Ascend 310
  • Étude de cas : classification en temps réel dans un hub de capteurs IoT
  • Surveillance et mise à jour des modèles déployés en périphérie

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience en développement ou en déploiement de modèles IA
  • Connaissances de base en systèmes embarqués, Linux et Python
  • Familiarité avec des frameworks d'apprentissage profond tels que TensorFlow ou PyTorch

Public cible

  • Développeurs de solutions IoT
  • Ingénieurs IA embarqués
  • Intégrateurs de systèmes en périphérie et spécialistes du déploiement IA
 14 Heures

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