Como posso integrar IA na minha aplicação cliente Windows?
Integrar IA na sua aplicação Windows pode ser conseguido através de dois métodos principais: um modelo local ou um modelo baseado na cloud. Para a opção de modelo local, você tem a capacidade de utilizar um modelo pré-existente ou treinar o seu próprio usando plataformas como TensorFlow ou PyTorch e, em seguida, incorporá-lo ao seu aplicativo via OnnxRuntime. Microsoft Foundry em Windows oferece APIs para várias funções, incluindo OCR ou utilização do modelo Phi Silica. Por outro lado, hospedar seu modelo na nuvem e acessá-lo por meio de uma API REST permite que seu aplicativo permaneça simplificado, delegando tarefas que consomem muitos recursos à nuvem. Consulte Use modelos de Machine Learning na sua aplicação de Windows para mais informações.
Preciso da versão mais recente do Windows 11 e de um Copilot+ PC com NPU para usar funcionalidades de IA?
Existem muitas formas de executar cargas de trabalho de IA, tanto instalando e executando modelos localmente no seu dispositivo Windows como executando modelos baseados na cloud (ver Comece com IA no Windows), no entanto, as funcionalidades de IA suportadas pelas APIs Windows IA atualmente requerem um Copilot+ PC com uma NPU.
Quais são as melhores linguagens de programação para desenvolver IA em aplicações cliente do Windows?
Você pode usar qualquer linguagem de programação que preferir. Por exemplo, o C# é amplamente utilizado para criar aplicações clientes do Windows. Se você precisar de mais controle sobre detalhes de baixo nível, o C++ é uma excelente opção. Em alternativa, podes considerar usar Python. Também pode usar o Subsistema Windows para Linux (WSL) para executar ferramentas de IA baseadas em Linux no Windows.
Quais são os melhores frameworks de IA para aplicações clientes do Windows?
Recomendamos o uso do OnnxRuntime.
Como devo lidar com a privacidade e segurança dos dados ao usar IA em aplicações cliente do Windows?
Respeitar a privacidade e a segurança dos dados dos usuários é essencial ao desenvolver aplicativos baseados em IA. Você deve seguir as melhores práticas para o tratamento de dados, como criptografar dados confidenciais, usar conexões seguras e obter o consentimento do usuário antes de coletar dados. Você também deve ser transparente sobre como está usando os dados e dar aos usuários controle sobre seus dados. Certifique-se de ler também Aplicações e Funcionalidades de IA Generativa Responsável no Desenvolvimento no Windows.
Quais são os requisitos do sistema para executar IA nas aplicações cliente do Windows?
Os requisitos do sistema para aplicações Windows que utilizam IA dependem da complexidade do modelo de IA e da aceleração de hardware utilizada. Para modelos simples, uma CPU moderna pode ser suficiente, mas para modelos mais complexos, uma GPU ou NPU pode ser necessária. Você também deve considerar os requisitos de memória e armazenamento do seu aplicativo, bem como a largura de banda de rede necessária para serviços de IA baseados em nuvem.
Como otimizar o desempenho da IA em aplicações cliente do Windows?
Para otimizar o desempenho da IA nas aplicações Windows, deve considerar a utilização de aceleração por hardware, como GPUs ou NPUs, para acelerar a inferência dos modelos. Os portáteis Windows Copilot+ são otimizados para cargas de trabalho de IA e podem proporcionar um aumento significativo de desempenho para tarefas de IA. Consultar também a visão geral do Foundry Toolkit para Visual Studio Code.
Posso usar modelos de IA pré-treinados na minha aplicação cliente Windows?
Sim, pode usar modelos de IA pré-treinados na sua aplicação Windows. Você pode baixar modelos pré-treinados da internet ou usar um serviço de IA baseado em nuvem para acessar modelos pré-treinados. Em seguida, você pode integrar esses modelos em seu aplicativo usando uma estrutura como OnnxRuntime.
O que é DirectML?
O DirectML é uma API de baixo nível para aprendizado de máquina que fornece aceleração de GPU para tarefas comuns de aprendizado de máquina em uma ampla gama de hardware e drivers suportados, incluindo todas as GPUs compatíveis com DirectX 12 de fornecedores como AMD, Intel, NVIDIA e Qualcomm.
Como posso descobrir que tipo de CPU, GPU ou NPU meu dispositivo tem?
Para verificar o tipo de CPU, GPU ou NPU do seu dispositivo Windows e como está a funcionar, abra o Gestor de Tarefas (Ctrl + Shift + Esc), depois selecione o separador Performance e poderá ver a CPU, Memória, Wi-Fi, GPU e/ou NPU da sua máquina listados, juntamente com informações sobre a sua velocidade, taxa de utilização e outros dados.
O que é o Windows ML?
Windows ML (Machine Learning) permite que a sua aplicação utilize uma cópia partilhada a nível de sistema do ONNX Runtime (ORT) e adiciona suporte para descarregar dinamicamente provedores de execução execution providers (EPs) específicos de cada fornecedor, para que a sua inferência de modelo possa ser otimizada para a grande variedade de CPUs, GPUs e NPUs do Windows sem exigir que a tua aplicação tenha de carregar runtimes pesados ou EPs.