Mit dem neuen Windows AI Studio erleichtert Microsoft die Entwicklung von KI-Apps unter Windows und erleichtert so die Auswahl und Feinabstimmung von KI-Modellen.
Die zentralen Thesen
- Microsoft stellt Windows AI Studio vor, ein Toolkit, das Entwicklern hilft, die KI-Entwicklung und -Bereitstellung mit Tools und Modellen von Azure AI Studio und Hugging Face anzukurbeln.
- Windows AI Studio bietet Funktionen wie die geführte Einrichtung zum Anpassen kleiner Sprachmodelle, schnelle Tests mit integrierten Vorlagen sowie ONNX-Modellkonvertierung und -optimierung mit Olive.
- Windows AI Studio hebt optimierte Modelle für Windows-GPUs und NPUs hervor und nutzt DirectML und die ONNX Runtime für effizientes maschinelles Lernen unter Windows. Es wird als VS Code-Erweiterung zur nahtlosen Integration in den Entwicklungsworkflow verfügbar sein.
Microsoft treibt seine KI-Bemühungen weiterhin mit Hochdruck voran und hat heute eine neue Möglichkeit angekündigt, die es Entwicklern einfacher machen soll, mit der Entwicklung eigener KI-gestützter Apps und Erlebnisse zu beginnen. Mit dem Namen Windows AI Studio handelt es sich um ein neues Toolkit für Entwickler, das den Einstieg in die KI-Entwicklung und -Bereitstellung erleichtert.
Zunächst einmal ist Windows AI Studio dazu da, Entwicklern bei der Entscheidung zu helfen, wo sie anfangen sollen. Es bietet eine Auswahl an Tools und Modellen von Anbietern wie Azure AI Studio und Hugging Face Entwickler können aus beliebten Small Language Models (SLMs) wählen und diese an ihre Anforderungen anpassen Bedürfnisse. Tatsächlich enthält die App einen geführten Einrichtungsprozess, der die Anpassung dieser SLMs wie Phi, Llama 2 und Mistral erleichtert.
Anschließend bietet Windows AI Studio auch schnelle Tests mithilfe der integrierten Prompt Flow- und Gradio-Vorlagen Das Toolkit, sodass Sie schnell feststellen können, ob es wie vorgesehen funktioniert, und es kontinuierlich verfeinern, bis es funktioniert bereit. Sobald dies erledigt ist, können Sie das Modell durch ONNX-Modellkonvertierung und -optimierung mit Olive optimieren und schließlich das Modell in Ihre App integrieren.
Microsoft hat außerdem angekündigt, dass Windows AI Studio speziell für Windows-GPUs und NPUs optimierte Modelle wie Llama2-7B, Mistral-7B und Stable Diffusion XL hervorheben wird. Diese optimierten Modelle nutzen DirectML – die Windows-API für maschinelles Lernen – und die ONNX-Laufzeit optimal aus, um unter Windows so effizient wie möglich zu laufen. Das Unternehmen hat heute ein Beispielmodell mit Llama2-7B veröffentlicht, obwohl dies nur ein erster Blick darauf ist, was mit dieser Optimierung erreicht werden kann.
Windows AI Studio wird als VS Code-Erweiterung verfügbar sein, die sich in den üblichen Entwicklungsworkflow integrieren lässt und gleichzeitig den Einstieg erleichtert.
Als weitere Neuigkeiten für Entwickler kündigte Microsoft neue unternehmensorientierte Funktionen für das Windows-Subsystem für Linux an. Zum einen gibt es jetzt ein Microsoft Defender for Endpoint-Plug-in für WSL, das Ereignisse in allen laufenden Distributionen auf einem Computer überwacht. Darüber hinaus können Sie jetzt den Zugriff auf WSL und zugehörige Sicherheitseinstellungen über Intune steuern, und mit erweiterten Netzwerkeinstellungen können Sie Firewall-Regeln für WSL selbst anpassen.
Schließlich gibt es ein Update für die Dev Home-App, jetzt auf Version 0.7, einschließlich einer neuen Azure DevOps-Integration über die Dev Home Azure-Erweiterung. Dies macht es einfacher, Azure-Repositorys zu klonen, um Ihren Computer auf die Codierung vorzubereiten, und bietet außerdem Vorteile Sie können Ihre Projekte einfacher verwalten und Widgets anheften, um Informationen über Ihre Projekte anzuzeigen Projekte.