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Bien démarrer avec Windows Machine Learning

Il existe plusieurs façons d’utiliser Windows Machine Learning dans votre application. À la base, vous avez juste besoin de quelques étapes simples.

  1. Obtenez un modèle ONNX (Open Neural Network Exchange) formé ou convertissez des modèles formés d’autres infrastructures ML en modèles ONNX avec ONNXMLTools.

  2. Ajoutez le fichier modèle ONNX à votre application, ou rendez-le disponible d’une autre façon sur l’appareil cible.

  3. Intégrez le modèle dans le code de votre application, puis générez et déployez l’application.

Training environment, add model reference, application, Windows ML

Solutions WinML intégrée et NuGet

Le tableau ci-dessous présente les aspects relatifs à la disponibilité, la distribution, la prise en charge linguistique, la maintenance et la compatibilité ascendante du package intégré et NuGet pour Windows ML.

Propriétés Intégré NuGet
Disponibilité Windows 10 version 1809 ou ultérieure Windows 8.1 ou version ultérieure
Distribution Intégrée au SDK Windows Package et distribution dans le cadre de votre application
Maintenance Pilotée par Microsoft (les clients en bénéficient automatiquement) Pilotée par les développeurs
Compatibilité ascendante Effectue automatiquement une restauration par progression avec les nouvelles fonctionnalités Le développeur doit mettre à jour le package manuellement

Lorsque votre application s’exécute avec la solution intégrée, le runtime Windows ML (qui contient le moteur d’inférence de modèle ONNX) évalue le modèle entraîné sur l’appareil Windows 10 (ou Windows Server 2019 si vous ciblez un déploiement de serveur). Windows ML gère l’abstraction matérielle, ce qui permet aux développeurs de cibler une large gamme d’éléments matériels, notamment les CPU, les GPU et bientôt les accélérateurs IA. L’accélération matérielle Windows ML repose sur DirectML, API hautes performances de bas niveau pour exécuter des inférences ML qui fait partie de la famille DirectX.

windows ml layers

windows ml nuget package

Pour le package NuGet, ces couches apparaissent en tant que fichiers binaires affichés dans le diagramme ci-dessous. Windows ML est intégré à Microsoft.ai.machinelearning.dll. Il ne contient pas de runtime ONNX incorporé. En revanche, le runtime ONNX est intégré au fichier onnxruntime.dll. La version incluse dans les packages NuGet WindowsAI contient un élément DirectML EP incorporé. Le fichier binaire final, DirectML.dll, est le code de plateforme réel en tant que DirectML et repose sur les pilotes de calcul et Direct 3D intégrés à Windows. Ces trois fichiers binaires sont inclus dans les versions NuGet pour que vous les distribuiez avec vos applications.

L’accès direct à onnxruntime.dll vous permet également de cibler des scénarios multiplateformes tout en obtenant la même accélération indépendante du matériel qui s’adapte à tous les appareils Windows.

Autres solutions de machine learning de Microsoft

Microsoft offre une variété de solutions de machine learning pour répondre à vos besoins. Ces solutions s’exécutent dans le cloud, en local et localement sur l’appareil. Pour plus d’informations, consultez Quelles sont les offres de produit de machine learning de Microsoft ?.

En savoir plus

Si vous souhaitez utiliser le package Windows ML NuGet, consultez le tutoriel : porter une application WinML existante vers un package NuGet.

Pour les dernières fonctionnalités et les derniers correctifs de Windows ML, consultez nos notes de publication.

Notes

Utilisez les ressources suivantes pour obtenir de l’aide sur Windows ML :

  • Pour poser des questions techniques ou apporter des réponses à des questions techniques sur Windows ML, veuillez utiliser le mot clé windows-machine-learning sur Stack Overflow.
  • Pour signaler un bogue, veuillez signaler un problème dans notre plateforme GitHub.