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Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción a Cambricon y la arquitectura MLU
- Resumen del portafolio de chips de IA de Cambricon
- Arquitectura MLU y pipeline de instrucciones
- Tipos de modelos y casos de uso soportados
Instalación de la cadena de herramientas de desarrollo
- Instalación de BANGPy y SDK Neuware
- Configuración del entorno para Python y C++
- Compatibilidad de modelos y preprocesamiento
Desarrollo de modelos con BANGPy
- Estructura de tensores y gestión de formas
- Construcción de gráficos de cómputo
- Soporte de operaciones personalizadas en BANGPy
Implementación con el entorno de ejecución Neuware
- Conversión y carga de modelos
- Control de ejecución e inferencia
- Prácticas de implementación en borde y centro de datos
Optimización de rendimiento
- Mapeo de memoria y ajuste de capas
- Pista de ejecución y perfiles de rendimiento (profiling)
- Cuellos de botella comunes y soluciones
Integración de MLU en aplicaciones
- Uso de las API de Neuware para la integración de aplicaciones
- Soporte de streaming y mult modelos
- Escenarios de inferencia híbridos CPU-MLU
Proyecto de extremo a extremo y caso de uso
- Laboratorio: Implementación de un modelo de visión o NLP
- Inferencia en borde con integración de BANGPy
- Pruebas de precisión y caudal (throughput)
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de las estructuras de modelos de aprendizaje automático
- Experiencia con Python y/o C++
- Conocimiento de los conceptos de implementación y aceleración de modelos
Público objetivo
- Desarrolladores de IA embebida
- Ingenieros de ML que implementan en borde o centro de datos
- Desarrolladores que trabajan con infraestructura de IA china
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
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Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática