Microsoft는 새로운 Windows AI Studio를 통해 Windows에서 AI 앱을 더 쉽게 개발할 수 있도록 하여 AI 모델을 더 쉽게 선택하고 미세 조정할 수 있게 되었습니다.
주요 시사점
- Microsoft는 개발자가 Azure AI Studio 및 Hugging Face의 도구와 모델을 사용하여 AI 개발 및 배포를 시작하는 데 도움이 되는 도구 키트인 Windows AI Studio를 출시했습니다.
- Windows AI Studio는 소규모 언어 모델을 사용자 지정하기 위한 안내 설정, 기본 제공 템플릿을 사용한 빠른 테스트, Olive를 사용한 ONNX 모델 변환 및 최적화와 같은 기능을 제공합니다.
- Windows AI Studio는 Windows에서 효율적인 기계 학습을 위해 DirectML 및 ONNX 런타임을 활용하여 Windows GPU 및 NPU에 최적화된 모델을 강조합니다. 개발 워크플로에 원활하게 통합하기 위해 VS Code 확장으로 사용할 수 있습니다.
Microsoft는 여전히 AI 노력에 올인하고 있으며, 오늘 회사는 개발자가 자신만의 AI 기반 앱과 경험을 더 쉽게 만들 수 있는 새로운 방법을 발표했습니다. Windows AI Studio라고 불리는 이 도구는 AI 개발 및 배포를 더욱 쉽게 시작할 수 있는 개발자를 위한 새로운 도구 키트입니다.
우선, Windows AI Studio는 개발자가 시작할 위치를 선택하는 데 도움을 줍니다. Azure AI Studio 및 Hugging Face와 같은 곳에서 다양한 도구와 모델을 제공합니다. 개발자는 널리 사용되는 SLM(소형 언어 모델) 중에서 선택하고 이를 자신의 요구에 맞게 미세 조정하고 사용자 정의할 수 있습니다. 필요합니다. 실제로 앱에는 Phi, Llama 2, Mistral과 같은 SLM을 더 쉽게 사용자 정의할 수 있는 안내 설정 프로세스가 포함되어 있습니다.
그런 다음 Windows AI Studio는 Windows AI Studio에 내장된 Prompt Flow 및 Gradio 템플릿을 사용하여 빠른 테스트도 제공합니다. 툴킷을 사용하면 의도한 대로 작동하는지 신속하게 확인하고 제대로 작동할 때까지 지속적으로 미세 조정할 수 있습니다. 준비가 된. 완료되면 ONNX 모델 변환 및 Olive 최적화를 통해 모델을 최적화하고 최종적으로 모델을 앱에 통합할 수 있습니다.
또한 Microsoft는 Windows AI Studio가 Llama2-7B, Mistral-7B 및 Stable Diffusion XL과 같이 Windows GPU 및 NPU에 특별히 최적화된 모델을 강조할 것이라고 발표했습니다. 이러한 최적화된 모델은 Windows 기계 학습 API인 DirectML과 ONNX 런타임을 최대한 활용하여 Windows에서 최대한 효율적으로 실행됩니다. 회사는 오늘 Llama2-7B와 예시 모델을 공유했지만, 이는 이 최적화를 통해 무엇을 달성할 수 있는지에 대한 초기 모습일 뿐입니다.
Windows AI Studio는 VS Code 확장으로 제공되어 일반적인 개발 워크플로에 통합되면서 더욱 쉽게 시작할 수 있습니다.
개발자를 위한 또 다른 소식으로 Microsoft는 Linux용 Windows 하위 시스템의 새로운 엔터프라이즈 중심 기능을 발표했습니다. 우선, 이제 WSL용 엔드포인트용 Microsoft Defender 플러그인이 있어 컴퓨터에서 실행 중인 모든 배포의 이벤트를 모니터링합니다. 또한 이제 Intune을 통해 WSL 및 관련 보안 설정에 대한 액세스를 제어할 수 있으며, 고급 네트워크 설정을 통해 WSL 자체에 대한 방화벽 규칙을 사용자 지정할 수 있습니다.
마지막으로 Dev Home Azure 확장을 통한 새로운 Azure DevOps 통합을 포함하여 이제 버전 0.7에 Dev Home 앱에 대한 업데이트가 있습니다. 이렇게 하면 코딩을 위해 머신을 준비하는 데 도움이 되도록 Azure 리포지토리를 더 쉽게 복제할 수 있습니다. 프로젝트를 더 쉽게 관리할 수 있으며 위젯을 고정하여 프로젝트에 대한 정보를 표시할 수 있습니다. 프로젝트.