Microsoft Foundry on Windows nedir?

Microsoft Foundry on Windows , yerel olarak ve APIs arka planda her zaman çalışan copilot+ bilgisayarlar için bir dizi yapay zeka destekli özellik sağlar.

Microsoft Foundry on Windows benzersiz yapay zeka deneyimlerini destekleyen çeşitli bileşenler içerir:

1. Windows AI APIs: Yapay zeka hizmetlerini Windows uygulamalarınızla tümleştirmek için yerleşik Windows AI APIs kullanın. Bunlar APIs şunları içerir:

   • Phi Silika: Yerel, kullanıma hazır bir dil modeli.
   • Dil modeli özelleştirmesi: Düşük Derece Uyarlaması (LoRA) ile Phi Silika modeline ince ayar yapın.
   • Görüntüleme: Görüntüyü ölçeklendirin ve netleştirin (Görüntü Süper Çözünürlüğü), görüntüyü tanımlayan metinler oluşturun (Görüntü Açıklaması), görüntü içindeki nesneleri tanımlama (Görüntü Kesimleme), görüntüden nesneleri kaldırma (Nesne Silme) ve istem metninden görüntü oluşturma (Görüntü Oluşturma).
   • Video Süper Çözünürlük (VSR): Üst düzey düşük çözünürlüklü video akışları.
   • Metin Zekası: Görüntülerdeki metinleri algılayıp ayıklayın ve makine tarafından okunabilir karakter akışlarına ()Text Recognition dönüştürün, istem yanıtını yapılandırılmış bir tablo biçimine biçimlendirin, metin ve konuşmaları özetleyin ve netliği, okunabilirliği ve tonu (veya stili) iyileştirmek için istem metnini yeniden yazın.
   • Uygulama İçeriği Arama: Anahtar sözcük veya anlamsal anlam ile aranabilir hale getirmek için uygulama içi içeriği dizinleyin ve yerel veya bulut tabanlı Büyük Dil Modeli (LLM) için yerel bir Alma Artırılmış Nesil (RAG) işlem hattı ve cihaz içi bilgi bankası oluşturun.

2. Foundry Local: kullanabileceğiniz ve uygulamanıza çekebileceğiniz popüler açık kaynak yazılım modelleri

3. Windows ML: Kendi ONNX modelinizle yapay zeka çıkarımını etkinleştirir

4. Geliştirme Araçları: Yapay zeka özelliklerini başarıyla oluşturmanıza yardımcı olacak Visual Studio AI Toolkit ve AI Geliştirme Galerisi gibi araçlar

Windows uygulamanızda yapay zekayı nasıl kullanabilirsiniz?

Windows uygulamalarının yapay zeka ile işlevlerini ve kullanıcı deneyimini geliştirmek için Machine Learning (ML) modellerinden yararlanmanın birkaç yolu şunlardır:

• Uygulamalar özetlemek, yeniden yazmak, raporlamak veya genişletmek için karmaşık konuları anlamak için Üretken Yapay Zeka modellerini kullanabilir.
• Uygulamalar, serbest biçimli içeriği uygulamanızın anlayabileceği yapılandırılmış bir biçime dönüştüren modelleri kullanabilir.
• Uygulamalar, kullanıcıların anlam gereği içerik aramasına ve ilgili içeriği hızla bulmasına olanak sağlayan AnlamSal Arama modellerini kullanabilir.
• Uygulamalar, karmaşık doğal dil gereksinimlerini karşılamak için doğal dil işleme modellerini kullanabilir ve kullanıcının sorusunu yerine getirmek için eylemleri planlayıp yürütebilir.
• Uygulamalar görüntüleri akıllı bir şekilde değiştirmek, konuları silmek veya eklemek, ölçeğini artırma veya yeni içerik oluşturmak için görüntü işleme modellerini kullanabilir.
• Uygulamalar, sorunları tanımlamaya ve tahmin etmeye yardımcı olmak için tahmine dayalı tanılama modellerini kullanabilir ve kullanıcıya yol göstermesine yardımcı olabilir veya bunlar için bunu yapabilir.

Kendi modellerinizi getirmek yerine Windows AI'ı APIs kullanma

Windows AI kullanma APIs

Yerel bir yapay zeka modeli doğru çözüm olduğunda, Copilot+ bilgisayarlardaki kullanıcılar için yapay zeka hizmetlerini tümleştirmek için Windows AI APIs kullanabilirsiniz. Bunlar APIs bilgisayarınızda yerleşiktir ve nispeten az ek yükle benzersiz yapay zeka destekli özellikler sağlar.

Kendi modelinizi eğitme

TensorFlow veya PyTorchgibi platformlarla kendi özel verilerinizi kullanarak kendi modelinizi eğitme olanağınız varsa. Visual Studio Code için ONNX Runtime ve AI Toolkit kullanarak bu özel modeli cihaz donanımında yerel olarak çalıştırarak Windows uygulamanızla tümleştirebilirsiniz.

Visual Studio CodeAI Toolkit, DirectMLaracılığıyla daha iyi performans ve ölçeklendirme için donanım hızlandırma erişimi dahil olmak üzere yapay zeka modellerini yerel olarak indirip çalıştırmanızı sağlayan bir VS Code Uzantısıdır. AI Tookit aşağıdakiler konusunda da size yardımcı olabilir:

• Modelleri sezgisel bir oyun alanında veya uygulamanızda REST API ile test etme.
• Yeni beceriler oluşturmak, yanıtların güvenilirliğini artırmak, yanıtın tonunu ve biçimini ayarlamak için yapay zeka modelinizi hem yerel olarak hem de bulutta (sanal makinede) hassas ayarlamalar yapın.
• Phi-3 ve Mistralgibi popüler küçük dil modellerinde (SLM) ince ayar yapın.
• Yapay zeka özelliğinizi buluta veya cihazda çalışan bir uygulamayla dağıtın.
• DirectML kullanarak yapay zeka özellikleriyle daha iyi performans için donanım hızlandırmadan yararlanın. DirectML, Windows cihaz donanımınızın cihaz GPU'sunu veya NPU'sunu kullanarak ML modellerinin performansını hızlandırmasını sağlayan düşük düzeyli bir API'dir. DirectML'yi ONNX Runtime ile eşleştirmek, geliştiricilerin kullanıcıları için donanım hızlandırmalı yapay zekayı uygun ölçekte getirmesinin en kolay yoludur. Daha fazla bilgi edinin: DirectML'ye Genel Bakış.
• Model dönüştürme özelliklerini kullanarak NPU'da kullanılacak modeli ölçme ve doğrulama

Bu model ince ayar kavramlarını inceleyerek, önceden eğitilmiş bir modeli verilerinize daha uygun hale getirmek isteyebilirsiniz.

Bulut yapay zeka modellerini kullanma

Yerel yapay zeka özelliklerini kullanmak sizin için doğru yol değilse Bulut yapay zeka modellerini ve kaynaklarını kullanmak bir çözüm olabilir.

Diğer Yapay Zeka Özellikleri

1. Windows'da Uygulama Eylemleri: Tüketiciler için yeni ve benzersiz yapay zeka özelliklerini etkinleştiren uygulamanız için eylemler oluşturma

Sorumlu yapay zeka uygulamalarını kullanma

Windows uygulamanıza yapay zeka özelliklerini her eklediğinizde, Windows 'da Sorumlu Üretici Yapay Zeka Uygulamaları ve Özellikleri Geliştirme yönergelerini izlemenizi öneririz.