微软发布针对Windows开发者的AI模型本地运行开源工具 — AI Workshop

AI开发画廊指的是什么

微软近期发布了名为AI Dev Gallery的开源人工智能工具包及样例库，并将其整合进Visual Studio环境之中，旨在便于Windows开发者轻松嵌入边缘端的人工智能功能。该平台包含了超过25个互动示例，涉及文本处理、图像识别、音频分析以及视频解析等领域。此外，用户可以直接从GitHub和Hugging Face上下载广受欢迎的开源模型，并能在本地设备运行这些模型以实现高效且隐私保护良好的AI体验。每个案例都附带了C#编程语言的源代码，并可便捷地转换为Visual Studio项目文件格式，以此来优化开发过程。

AI开发画廊的核心特性

• 整合预先训练的模型结构：我们提供了涵盖文本处理、图像分析、音频识别及视频理解等多领域的多种预先训练好的人工智能模型。
• 互动演示实例呈现逾25个互动实例，使开发人员能直接感受各类人工智能模型的性能。
• 在本地执行的模型可在本地装置执行AI算法，降低对外部云服务的需求，加快资料处理速率，并增强隐私安全防护。
• 程序与项目输出每一个实例均附带C#代码，并可转换为Visual Studio项目，便于开发人员学习及整合至其应用程序中。
• 模型的管控允许用户安装新的模型版本，替换现有示例中的旧型号，并处理已经获取的模型资源，涵盖移除与再次加载的功能。
• 双重视角引导：为用户提供样本视角与模型视角的选择，便于使用者依据自身需求灵活地浏览与探究。

AI开发画廊的核心技术机制

• 模型组合结合了微软内部与外部合作伙伴（例如Hugging Face及GitHub）开发的预先培训好的人工智能算法，这些算法已经过专门训练以执行各种任务，包括但不限于图片辨识和语言转换等功能。
• 地方适应性调整该技术的核心在于把AI算法安装到用户的终端设备中，这样能够降低因网络传输带来的延时问题，并加快处理效率的同时，还大大提升了信息的安全保密程度。
• 用户互动体验为用户提供便捷的操作界面，让开发者能够轻易测试多种AI模型，并评估这些模型的表现情况。
• 代码的整合及输出允许开发者浏览示例代码，并将其转换成Visual Studio项目的格式。
• 模型转换及改进用户依据设备性能决定是在CPU还是GPU上执行模型运算，而AI开发画廊则会基于硬件配置提出最适合的模型建议。

AI开发画廊的项目位置

• 官方网站项目版块：初探AI开发画廊
• Git代码库：可在该链接访问微软的AI开发画廊——https://github.com/microsoft/ai-dev-gallery

AI开发画廊的使用情境

• 图片辨识和加工创建包括图像分类、目标识别及图片划分等功能的应用程序，应用于自动化的影像解析与处置过程。
• 语言的自然处理技术增强文本处理效能，涵盖如文本翻译、情绪分析及自动文摘生成等一系列自然语言处理特性。
• 声音解析创建如语音辨识、声音生成及音乐归类等应用程序，用于实现音频资料的自动处理流程。
• 视像解析开发用于视频分析、生成简介以及即时处理的软件应用程序，这些技术可应用于安全监控与娱乐行业之中。
• 数据扩充利用AI模型创建更多的训练资料，应用于机器学习模型的培训与改进。