Microsoft gjør det enklere å utvikle AI-apper på Windows med det nye Windows AI Studio, noe som gjør det enklere å velge og finjustere AI-modeller.
Viktige takeaways
- Microsoft introduserer Windows AI Studio, et verktøysett som hjelper utviklere å kickstarte AI-utvikling og -distribusjon med verktøy og modeller fra Azure AI Studio og Hugging Face.
- Windows AI Studio tilbyr funksjoner som veiledet oppsett for å tilpasse små språkmodeller, rask testing med innebygde maler og ONNX-modellkonvertering og -optimalisering med Olive.
- Windows AI Studio fremhever optimaliserte modeller for Windows GPUer og NPUer, ved å utnytte DirectML og ONNX Runtime for effektiv maskinlæring på Windows. Den vil være tilgjengelig som en VS Code-utvidelse for sømløs integrasjon i utviklingsarbeidsflyten.
Microsoft går fortsatt all-in på sin AI-innsats, og i dag har selskapet annonsert en ny måte å gjøre det enklere for utviklere å komme i gang med å lage sine egne AI-infunderte apper og opplevelser. Kalt Windows AI Studio, dette er et nytt verktøysett for utviklere som gjør det enklere å komme i gang med AI-utvikling og -distribusjon.
For det første er Windows AI Studio der for å hjelpe utviklere med å velge hvor de skal begynne. Det gir et utvalg av verktøy og modeller fra steder som Azure AI Studio og Hugging Face, så utviklere kan velge blant populære småspråksmodeller (SLM) og finjustere og tilpasse dem til deres behov. Faktisk inkluderer appen en veiledet oppsettprosess for å gjøre det enklere å tilpasse disse SLM-ene, for eksempel Phi, Llama 2 og Mistral.
Deretter gir Windows AI Studio også rask testing ved hjelp av Prompt Flow- og Gradio-maler som er innebygd verktøysettet, slik at du raskt kan finne ut om det fungerer etter hensikten og kontinuerlig finjustere det til det klar. Når det er gjort, kan du optimalisere modellen gjennom ONNX-modellkonvertering og -optimalisering med Olive, og til slutt integrere modellen i appen din.
Microsoft kunngjorde også at Windows AI Studio vil fremheve modeller spesifikt optimalisert for Windows GPUer og NPUer, som Llama2-7B, Mistral-7B og Stable Diffusion XL. Disse optimaliserte modellene utnytter DirectML – Windows maskinlærings-API – og ONNX Runtime for å kjøre så effektivt som mulig på Windows. Selskapet delte en eksempelmodell i dag med Llama2-7B, selv om det bare er en tidlig titt på hva som kan oppnås med denne optimaliseringen.
Windows AI Studio vil være tilgjengelig som en VS Code-utvidelse, og integreres i den vanlige utviklingsarbeidsflyten samtidig som det blir enklere å komme i gang.
I andre nyheter for utviklere kunngjorde Microsoft nye bedriftsfokuserte funksjoner for Windows Subsystem for Linux. For det første er det nå en Microsoft Defender for Endpoint-plugin for WSL, som overvåker hendelser i alle kjørende distribusjoner på en maskin. I tillegg kan du nå kontrollere tilgangen til WSL og relaterte sikkerhetsinnstillinger gjennom Intune, og avanserte nettverksinnstillinger lar deg tilpasse brannmurregler for selve WSL.
Til slutt er det en oppdatering for Dev Home-appen, nå på versjon 0.7, inkludert en ny Azure DevOps-integrasjon gjennom Dev Home Azure-utvidelsen. Dette gjør det enklere å klone Azure-lagre for å hjelpe deg med å forberede maskinen din for koding, pluss at det gir du en enklere å administrere prosjektene dine, og du kan feste widgets for å vise informasjon om dine prosjekter.