Notatka
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Może spróbować zalogować się lub zmienić katalogi.
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Możesz spróbować zmienić katalogi.
Windows interfejs wiersza polecenia ml to narzędzie wiersza polecenia do tworzenia przenośnych, wydajnych i wysokiej jakości modeli sztucznej inteligencji dla Windows ML. Możesz rozpocząć od modelu źródłowego na stronie Hugging Face lub z własnego potoku, a następnie utworzyć artefakt zoptymalizowany pod kątem sprzętu w powtarzalnym przepływie pracy.
Windows interfejs wiersza polecenia uczenia maszynowego obsługuje konwersję, optymalizację grafu i kompilację w ramach celów FIRMY AMD, Intel, NVIDIA i Qualcomm. Można go również używać w potokach ciągłej integracji/ciągłego wdrażania, aby zweryfikować modele i przygotować je do wydania.
Co możesz zrobić
-
Kompiluj raz, uruchamiaj na sprzęcie — użyj podstawowych poleceń, takich jak
export,analyze,optimizequantize, icompile, lub użyjwinml buildpolecenia , aby wygenerować przepływ pracy, który generuje przenośne modele dla Windows sprzętu. - Sprawdź każdy etap — przejrzyj zgodność operatora, niezgodność kształtów, optymalizacje grafu i dostrajanie obsługujące dostawcę wykonywania w całym potoku.
- Automatyzowanie przygotowywania modelu — integrowanie przepływów pracy opartych na interfejsie wiersza polecenia z istniejącą automatyzacją kompilacji i wydania.
Co wysiąść z pudełka
- Windows obsługi dostawcy wykonywania uczenia maszynowego — użyj tych samych poleceń dla obsługiwanych dostawców wykonywania.
- Katalog nadzorowanych modeli — rozpocznij od zweryfikowanej listy obsługiwanych modeli, które działają u Windows dostawców wykonywania uczenia maszynowego.
- Korzystanie z własnego modelu ONNX — analizowanie i optymalizowanie istniejącego modelu ONNX, nawet jeśli nie zostało ono przekonwertowane z rozwiązania PyTorch.