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Usando modelos de IA de nuvem e recursos de IA

A integração da IA ao aplicativo do Windows pode ser obtida por meio de dois métodos primários: um modelo local por meio Windows AI Foundry ou um modelo baseado em nuvem. Há vários aspectos a serem considerados ao determinar a opção certa para suas necessidades.

  • Disponibilidade de Recursos

    • Dispositivo Local: a execução de um modelo depende dos recursos disponíveis no dispositivo que está sendo usado, incluindo a capacidade de CPU, GPU, NPU, memória e armazenamento. Isso pode ser limitador se o dispositivo não tiver alta potência computacional ou armazenamento suficiente. Os SLMs (Modelos de Linguagem Pequenos), como Phi, são mais ideais para uso local em um dispositivo. Os PCs Copilot+ oferecem modelos internos executados por Windows AI Foundry com recursos de IA prontos para uso.
    • Nuvem: Plataformas de nuvem, como Azure os Serviços de IA, oferecem recursos escalonáveis. Você pode usar o máximo de energia computacional ou armazenamento necessário e pagar apenas pelo que usa. Os LLMs (Modelos de Linguagem Grandes), como os modelos de linguagem OpenAI, exigem mais recursos, mas também são mais poderosos.

  • Privacidade e Segurança de Dados

    • Dispositivo Local: Como os dados permanecem no dispositivo, executar um modelo localmente pode oferecer benefícios em relação à segurança e privacidade, com a responsabilidade pela segurança dos dados recaindo sobre o usuário.
    • Cloud: os provedores de nuvem oferecem medidas de segurança robustas, mas os dados precisam ser transferidos para a nuvem, o que pode gerar preocupações de privacidade de dados para o mantenedor de serviços de aplicativos ou de negócios em alguns casos.

  • Acessibilidade e Colaboração

    • Dispositivo Local: O modelo e os dados só podem ser acessados no dispositivo, a menos que sejam compartilhados manualmente. Isso tem o potencial de tornar a colaboração em dados de modelo mais desafiadora.
    • Cloud: O modelo e os dados podem ser acessados de qualquer lugar com conectividade com a Internet. Isso pode ser melhor para cenários de colaboração.

  • Custo

    • Dispositivo Local: Não há nenhum custo adicional além do investimento inicial no hardware do dispositivo.
    • Cloud: Enquanto as plataformas de nuvem operam em um modelo pago conforme o uso, os custos podem se acumular com base nos recursos usados e na duração do uso.

  • Manutenção e Atualizações

    • Dispositivo Local: O usuário é responsável por manter o sistema e instalar atualizações.
    • Cloud: Manutenção, atualizações do sistema e novas atualizações de recursos são tratadas pelo provedor de serviços de nuvem, reduzindo a sobrecarga de manutenção para o usuário.

Azure AI Foundry para empresas

Azure AI Foundry fornece uma plataforma unificada para operações de IA empresarial, construtores de modelos e desenvolvimento de aplicativos. Essa base combina a infraestrutura de nível de produção com interfaces amigáveis, garantindo que as organizações possam criar e operar aplicativos de IA com confiança.

Exemplos de IA de nuvem

Se uma solução baseada em nuvem funcionar melhor para seu cenário de aplicativo do Windows, talvez você esteja interessado em alguns dos tutoriais abaixo.

Muitas APIs estão disponíveis para acessar modelos baseados em nuvem para alimentar recursos de IA em seu aplicativo do Windows, sejam eles personalizados ou prontos para uso. O uso de um modelo baseado em nuvem pode permitir que seu aplicativo permaneça simplificado delegando tarefas com uso intensivo de recursos para a nuvem. Alguns recursos para ajudá-lo a adicionar APIs com suporte de IA baseadas em nuvem oferecidas pela Microsoft ou OpenAI incluem: