Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Windows ML, ONNX Çalışma Zamanı ve donanıma özgü yürütme sağlayıcılarının Windows tarafından desteklenen dağıtımı olduğundan, Windows ML ONNX biçim modelleriyle çalışır. Bu, çeşitli kaynaklardan milyonlarca önceden eğitilmiş modeli kullanabileceğiniz veya kendi modellerinizi eğitebileceğiniz anlamına gelir. Bu kılavuzDA ONNX modellerinin nerede bulunacağı, dönüştürüleceği veya eğitileceği yer açıklanmaktadır.
Windows ML hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. Windows ML nedir?
| Options | Ayrıntılar |
|---|---|
| 1. WinML CLI modellerini kullanma | Windows ML CLI kullanarak Windows ML iş akışları için hazır 100'den fazla desteklenen model arasından seçim yapın |
| 2. Diğer mevcut ONNX modellerini kullanma | Hugging Face veya diğer kaynaklardan 30.000'den fazla önceden eğitilmiş ONNX modeline göz atın. |
| 3. Mevcut modelleri ONNX biçimine dönüştürme | Hugging Face veya diğer kaynaklardan 2.400.000'den fazla önceden eğitilmiş PyTorch / TensorFlow / vb modele göz atın ve bunları ONNX'e dönüştürün |
| 4. Mevcut modellerde ince ayar yapma | Senaryonuz için daha iyi çalışması için Yüz Tanıma veya diğer kaynaklardan 2.400.000'den fazla önceden eğitilmiş PyTorch / TensorFlow / vb modelde ince ayar yapın (ve bunları ONNX biçimine dönüştürün) |
| 5. Modelleri eğitin | PyTorch, TensorFlow veya diğer çerçevelerde kendi modellerinizi eğitin ve bunları ONNX'e dönüştürün |
Ayrıca, Windows ML aracılığıyla çalışan Windows üzerinde Microsoft Foundry'deki onlarca kullanıma hazır yapay zeka modeli ve API arasından seçim yapabilirsiniz. Daha fazla bilgi edinmek için bkz. Daha fazla bilgi edinmek için Windows üzerinde Microsoft Foundry ile yerel yapay zekayı kullanma.
Seçenek 1: WinML CLI modellerini kullanma
Windows ML CLI ile 100'den fazla desteklenen modelden oluşan doğrulanmış bir katalogdan başlayabilir ve bunları Windows ML için hazırlayabilirsiniz. CLI, Yüz Tanıma'dan veya kendi işlem hattınızdan bir model alır, ardından modeli dönüştürür, analiz eder, iyileştirir ve Windows donanım için taşınabilir bir yapıta derler.
Kullanılabilir modellere göz atmak için bkz. Windows ML CLI için desteklenen modeller. Araç hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. ML CLI Windows.
Seçenek 2: Diğer mevcut ONNX modellerini kullanma
Hugging Face Windows ML ile kullanabileceğiniz binlerce ONNX modeli barındırıyor. ONNX modellerini şu şekilde bulabilirsiniz:
Kullandığınız Windows ML sürümünde bulunan ONNX Çalışma Zamanı sürümüyle uyumlu bir model bulmanız gerekir. Hangi ONNX Çalışma Zamanı sürümünü Windows ML ile kullandığınızı öğrenmek için Windows ML ile gönderilen ONNX Çalışma Zamanı sürümleri bölümüne bakınız.
3. Seçenek: Mevcut modelleri ONNX biçimine dönüştürme
PyTorch, TensorFlow veya diğer çerçevelerden modeller ONNX biçimine dönüştürülebilir ve Windows ML ile kullanılabilir.
Hugging Face Windows ML ile dönüştürebileceğiniz ve kullanabileceğiniz milyonlarca modeli barındırıyor.
Modeli, kullandığınız Windows ML sürümünde bulunan ONNX Çalışma Zamanı sürümüyle çalışacak şekilde dönüştürmeniz gerekir. Hangi ONNX Çalışma Zamanı sürümünü Windows ML ile kullandığınızı öğrenmek için Windows ML ile gönderilen ONNX Çalışma Zamanı sürümleri bölümüne bakınız.
Modeli ONNX biçimine dönüştürmek için çerçeveye özgü belgelere bakın, örneğin:
Seçenek 4: Mevcut modellerde ince ayar yapma
Hugging Face veya diğer kaynaklarda bulunan birçok modelde ince ayar yapılabilir (Hugging Face'teki model kartlarında verilen talimatlar izlenerek). Ardından yukarıdaki Seçenek 3'teki yönergeleri izleyerek ince ayarlı modeli ONNX'e dönüştürebilirsiniz.
Modelleri ince ayarlamanın popüler bir yolu , olive finetune komutunu kullanmaktır. Olive kullanma hakkında daha fazla bilgi edinmek için Olive belgelerine bakın.
Seçenek 5: Modelleri eğitme
Belirli bir görev için modele ihtiyacınız varsa ve mevcut bir modeli bulamıyorsanız, PyTorch, TensorFlow veya diğer çerçevelerde kendi modelinizi eğitebilirsiniz.
Modelinizi eğitdikten sonra yukarıdaki Seçenek 3'teki yönergeleri izleyerek modelinizi ONNX biçimine dönüştürün.
Sonraki Adımlar
ONNX modeliniz olduktan sonra hedef cihazlarınızda Windows ML ile çalıştırabilirsiniz.
- Windows ML Yürütme Sağlayıcıları (EP) Yükleme - Windows ML'de yürütme sağlayıcılarını indirip yükleme
- ONNX modellerini çalıştırma - Windows ML ile çıkarım çalıştırmayı öğrenin
Diğer çözümler
Windows üzerinde Microsoft Foundry'nin bir parçası olarak, Windows ML aracılığıyla çalışan onlarca kullanıma hazır yapay zeka modeli ve API'sinden de seçim yapabilirsiniz. Daha fazla bilgi edinmek için bkz. Daha fazla bilgi edinmek için Windows üzerinde Microsoft Foundry ile yerel yapay zekayı kullanma.