Formation Déploiement de modèles d'IA avec CANN et les processeurs d'IA Ascend

This instructor-led training in Canada guides intermediate AI engineers to build and optimize neural network models using the Huawei Ascend platform and CANN toolkit. Participants will configure environments, develop applications with MindSpore, and deploy to edge or cloud settings.

Le CANN (Compute Architecture for Neural Networks) est la boîte à outils de calcul IA de Huawei, utilisée pour compiler, optimiser et déployer des modèles IA sur des processeurs IA Ascend.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs IA débutants qui souhaitent comprendre comment le CANN s'intègre dans le cycle de vie du modèle, de l'entraînement au déploiement, et comment il fonctionne avec des frameworks tels que MindSpore, TensorFlow et PyTorch.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'objectif et l'architecture de la boîte à outils CANN.
• Configurer un environnement de développement avec CANN et MindSpore.
• Convertir et déployer un modèle IA simple sur du matériel Ascend.
• Acquérir des connaissances fondamentales pour de futurs projets d'optimisation ou d'intégration avec CANN.

Format du cours

• Cours interactif et débats.
• Travaux pratiques avec déploiement de modèles simples.
• Guide étape par étape de la chaîne d'outils CANN et des points d'intégration.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

La boîte à outils Ascend CANN de Huawei permet une inférence IA puissante sur des appareils en périphérie tels que l'Ascend 310. CANN fournit des outils essentiels pour compiler, optimiser et déployer des modèles dans des environnements à la puissance de calcul et à la mémoire limitées.

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et intégrateurs IA de niveau intermédiaire souhaitant déployer et optimiser des modèles sur des appareils en périphérie Ascend à l'aide de la chaîne d'outils CANN.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Préparer et convertir des modèles IA pour l'Ascend 310 en utilisant les outils CANN.
• Concevoir des pipelines d'inférence légers avec MindSpore Lite et AscendCL.
• Optimiser les performances des modèles pour des environnements à ressources limitées (calcul et mémoire).
• Déployer et surveiller des applications IA dans des cas d'utilisation réels en périphérie.

Format de la formation

• Cours interactif et démonstrations.
• Ateliers pratiques sur des modèles et scénarios spécifiques à la périphérie.
• Exemples de déploiement en direct sur du matériel virtuel ou physique en périphérie.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en discuter.

La pile IA de Huawei, allant du SDK CANN de bas niveau au framework MindSpore de haut niveau, offre un environnement de développement et de déploiement IA étroitement intégré, optimisé pour le matériel Ascend.

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site) est destinée à des professionnels techniques de niveau débutant à intermédiaire souhaitant comprendre comment les composants CANN et MindSpore fonctionnent ensemble pour soutenir la gestion du cycle de vie de l'IA et les décisions d'infrastructure.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'architecture en couches de la pile de calcul IA de Huawei.
• Identifier comment CANN soutient l'optimisation des modèles et le déploiement au niveau du matériel.
• Évaluer le framework MindSpore et sa chaîne d'outils par rapport aux alternatives de l'industrie.
• Positionner la pile IA de Huawei dans des environnements d'entreprise, qu'ils soient dans le cloud ou sur site (on-prem).

Format de la formation

• Conférence interactive et discussions.
• Démonstrations système en direct et ateliers basés sur des cas pratiques.
• Laboratoires guidés optionnels sur le flux de modèles, de MindSpore à CANN.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en discuter.

Le kit de développement CANN (Compute Architecture for Neural Networks) est la base informatique d'intelligence artificielle de Huawei, permettant aux développeurs d'ajuster et d'optimiser les performances des réseaux de neurones déployés sur les processeurs IA Ascend.

Ce cours en présentiel (en ligne ou sur site) est destiné aux développeurs IA de niveau avancé et aux ingénieurs systèmes souhaitant optimiser les performances d'inférence à l'aide de la suite d'outils avancés de CANN, y compris le moteur de graphes (Graph Engine), TIK et le développement d'opérateurs personnalisés.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture d'exécution et le cycle de vie des performances de CANN.
• Utiliser les outils de profilage et le moteur de graphes pour l'analyse et l'optimisation des performances.
• Créer et optimiser des opérateurs personnalisés à l'aide de TIK et de TVM.
• Résoudre les goulets d'étranglement mémoire et améliorer le débit des modèles.

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• Pratiques avec des profils en temps réel et réglage des opérateurs.
• Exercices d'optimisation à l'aide d'exemples de déploiement de cas limites.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.

Le SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) fournit des outils puissants de déploiement et d'optimisation pour les applications d'IA en temps réel dans les domaines de la vision par ordinateur et du TAL, en particulier sur le matériel Huawei Ascend.

Cette formation pratique dirigée par un instructeur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux praticiens de l'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent construire, déployer et optimiser des modèles de vision et de langage en utilisant le SDK CANN pour des cas d'utilisation en production.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Déployer et optimiser des modèles de vision par ordinateur et de TAL à l'aide de CANN et d'AscendCL.
• Utiliser les outils CANN pour convertir des modèles et les intégrer dans des pipelines en temps réel.
• Optimiser les performances d'inférence pour des tâches telles que la détection, la classification et l'analyse des sentiments.
• Construire des pipelines de vision par ordinateur et de TAL en temps réel pour des scénarios de déploiement sur edge ou dans le cloud.

Format du cours

• Conférence interactive et démonstration.
• Atelier pratique avec déploiement de modèles et profilage des performances.
• Conception de pipelines en direct en utilisant des cas d'utilisation réels de vision par ordinateur et de TAL.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) et Apache TVM permettent l'optimisation avancée et la personnalisation des opérateurs de modèles d'IA pour le matériel Huawei Ascend.

Cette formation en direct animée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs système de niveau avancé souhaitant créer, déployer et affiner des opérateurs personnalisés pour des modèles d'IA en utilisant le modèle de programmation TIK de CANN et l'intégration du compilateur TVM.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Écrire et tester des opérateurs d'IA personnalisés à l'aide du DSL TIK pour les processeurs Ascend.
• Intégrer des ops personnalisés dans le runtime CANN et le graphe d'exécution.
• Utiliser TVM pour la planification des opérateurs, l'auto-tuning et le benchmarking.
• Déboguer et optimiser les performances au niveau des instructions pour des motifs de calcul personnalisés.

Format du cours

• Cours interactif et démonstrations.
• Codage pratique d'opérateurs utilisant les pipelines TIK et TVM.
• Tests et affinement sur du matériel Ascend ou des simulateurs.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.