3.AI應用開發
在了解完前置的理論知識之後，我們終于可以開始AI應用開發了，我将這一過程主要分為下面幾個步驟：
- 雲伺服器環境準備與申請
- MobaXterm 的SSH連結
- 根據項目的readme檔案完成AI應用開發
- 雲伺服器環境準備與申請
本次CANN訓練營将使用官方提供的雲伺服器和共享鏡像，可以免去前期繁瑣的環境配置，首先需要在華為雲官網注冊自己的賬号，并在活動界面申請代金卷和共享鏡像，之後等待幾天收到共享鏡像之後就可以前往華為雲配置自己的ECS伺服器。
對于伺服器配置，有以下幾個方面要注意：
- 選擇AI加速型
- 選擇共享鏡像
- 選擇按需計費
- 配置網絡
其它配置都可預設，在申請之後伺服器會預設開啟，如果不需要使用切記關閉。
不然.....
- MobaXterm 的SSH連結
在MobaXterm 左上角的session點選，之後将伺服器的ip複制，使用者名選擇root,使用配置的密碼或者密匙連接配接，連接配接成果後，首先使用 su - HwHiAiUser 切換使用者，之後就可以根據readme去跑我們的樣例了。
PS:由于伺服器使用的是Linux系統，是以需要學習一些基本的操作指令。
- 根據readme文檔逐漸完成
這一步主要跟随文檔操作，但大緻來說，由于使用共享鏡像，可以跳過環境配置的部分，其後分别是：
- 準備模型和下載下傳代碼
- 模型使用atc指令準換為.om檔案
- 準備測試圖檔
- 編譯運作
官方使用的示範項目如下：
https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level2_simple_inference/1_classification/resnet50_async_imagenet_classification
- 總結
這是第一次參加CANN訓練營，因為學校的瑣事太多，最後隻能堪堪完成新手班的課程，但總體來說也有一定收獲。在其之前參加了Mindstudio訓練營，更側重與華為AI開發的應用層，主要了解的也是AI應用開發過程的可視化。這次CANN訓練營補充了對CANN架構本身的一些知識，AscendCL接口很強大也複雜，看官方文檔是個很好的學習方式。