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La capacité à créer des expériences d’IA intelligentes sur et avec Windows se développe rapidement. Windows AI Foundry offre des fonctionnalités soutenues par l’IA et APIs sur des PC Windows 11. Ces fonctionnalités sont en développement actif et s’exécutent localement en arrière-plan à tout moment.
Windows AI Foundry inclut plusieurs composants qui peuvent activer des expériences IA uniques :
Windows AI APIs: vous pouvez utiliser Windows AI APIs intégré pour intégrer des services IA pour les utilisateurs sur des PC Copilot+. Voici quelques-unes de ces fonctionnalités IA prêtes à l’emploi que vous pouvez tirer parti de votre application Windows :
- Phi Silicon : modèle de langage local prêt à l’emploi (génération de texte)
- Ia Imaging : utilisez l’IA pour mettre à l’échelle et affiner une image (Image Super Resolution), générer du texte qui décrit une image (Description de l’image), identifier des objets dans une image (Segmentation d’image) et supprimer des objets d’une image (Effacement d’objet).
- Text Recognition: utilisez l’IA pour détecter et extraire du texte dans des images et le convertir en flux de caractères lisibles par ordinateur
Foundry Local : modèles OSS populaires que vous pouvez tirer parti et extraire dans votre application
Windows ML : permet l’inférence IA avec votre propre modèle ONNX
Outils de développement : outils tels que Visual Studio AI Toolkit et AI Dev Gallery qui vous aideront à créer des fonctionnalités d’IA réussies
Comment utiliser l’IA dans votre application Windows ?
Voici quelques façons dont les applications Windows peuvent tirer parti des modèles Machine Learning (ML) pour améliorer leurs fonctionnalités et leur expérience utilisateur avec l’IA, notamment :
- Les applications peuvent utiliser des modèles d’IA Générative pour comprendre les rubriques complexes pour résumer, réécrire, créer un rapport ou développer.
- Les applications peuvent utiliser des modèles qui transforment du contenu de forme libre en un format structuré que votre application peut comprendre.
- Les applications peuvent utiliser des modèles de recherche sémantique qui permettent aux utilisateurs de rechercher du contenu en signification et de trouver rapidement du contenu associé.
- Les applications peuvent utiliser des modèles de traitement du langage naturel pour raisonner sur les exigences complexes du langage naturel, et planifier et exécuter des actions pour accomplir la demande de l’utilisateur.
- Les applications peuvent utiliser des modèles de manipulation d’images pour modifier intelligemment des images, effacer ou ajouter des sujets, une mise à l’échelle ou générer du nouveau contenu.
- Les applications peuvent utiliser des modèles de diagnostic prédictifs pour identifier et prédire les problèmes et guider l’utilisateur ou le faire pour eux.
Utilisation de Windows AI APIs plutôt que d’apporter vos propres modèles
Utiliser Windows AI APIs
Lorsqu’un modèle IA local est la bonne solution, vous pouvez utiliser Windows AI APIs pour intégrer des services IA pour les utilisateurs sur des PC Copilot+. Celles-ci APIs sont intégrées à votre PC et permettent des fonctionnalités uniques basées sur l’IA avec relativement peu de surcharge.
Entraîner votre propre modèle
Si vous avez la possibilité d’entraîner votre propre modèle à l’aide de vos propres données privées avec des plateformes telles que TensorFlow ou PyTorch. Vous pouvez intégrer ce modèle personnalisé à votre application Windows en l’exécutant localement sur le matériel de l’appareil à l’aide de ONNX Runtime et de AI Toolkit pour Visual Studio Code.
AI Toolkit pour Visual Studio Code est une extension VS Code qui vous permet de télécharger et d’exécuter des modèles IA localement, notamment l’accès à l’accélération matérielle pour améliorer les performances et l’échelle via DirectML. L’IA Tookit peut également vous aider à :
- Test de modèles dans un terrain de jeu intuitif ou dans votre application avec une API REST.
- Réglage précis de votre modèle IA, localement ou dans le cloud (sur une machine virtuelle) pour créer de nouvelles compétences, améliorer la fiabilité des réponses, définir le ton et le format de la réponse.
- Réglage des modèles populaires de langues à faibles ressources (SLMs), comme Phi-3 et Mistral.
- Déployez votre fonctionnalité IA dans le cloud ou avec une application qui s’exécute sur un appareil.
- Tirez parti de l’accélération matérielle pour améliorer les performances avec les fonctionnalités IA à l’aide de DirectML. DirectML est une API de bas niveau qui permet à votre matériel d’appareil Windows d’accélérer les performances des modèles ML à l’aide du GPU d’appareil ou du NPU. L’appairage de DirectML avec le ONNX Runtime est généralement le moyen le plus simple pour les développeurs d’apporter l’IA accélérée matériellement à leurs utilisateurs à grande échelle. En savoir plus : Vue d’ensemble de DirectML.
- Quantifiez et validez un modèle pour une utilisation sur NPU en utilisant les capacités de conversion de modèle.
Vous pouvez également examiner ces concepts de réglage de modèle pour ajuster un modèle préentraîné afin de mieux adapter vos données.
Utilisation de modèles IA cloud
Si l’utilisation de fonctionnalités IA locales n’est pas le bon chemin pour vous, l’utilisation de modèles et de ressources IA cloud peut être une solution.
Autres fonctionnalités IA
Actions d’application sur Windows : créez des actions pour votre application en activant des fonctionnalités IA nouvelles et uniques pour les consommateurs
Recall utilise l’IA pour vous aider à trouver tout ce que vous avez vu sur votre PC. Click to Do est une fonctionnalité prise en charge par l’IA qui connecte les actions au contenu (texte ou images) trouvé par Recall.
Windows Studio Effects utilise l’IA pour appliquer des effets spéciaux à la caméra de l’appareil
Utiliser des pratiques d’IA responsable
Chaque fois que vous incorporez des fonctionnalités IA dans votre application Windows, nous vous recommandons vivement de suivre le guide pratique Développement d’applications et de fonctionnalités d’IA générative responsable sur Windows.