您可以將 AI 整合到 Windows 應用程式中，可透過兩個主要方法達成：本機模型透過 Windows AI Foundry 或雲端式模型。 決定適合您需求的選項時，有幾個層面需要考慮。
資源可用性
- 本機裝置： 執行模型取決於所使用的裝置上可用的資源，包括 CPU、GPU、NPU、記憶體和記憶體和記憶體容量。 如果裝置沒有高計算能力或足夠的記憶體，這可能會受到限制。 小型語言模型（SLM），例如 Phi，更適合在裝置本機使用。 Copilot+ 電腦 提供內建模型，Windows AI Foundry 搭配現成可用的 AI 功能來執行。
- 雲： 雲端平臺，例如 Azure AI 服務，可提供可調整的資源。 您可以視需要使用計算能力或記憶體，並只支付您所使用的費用。 大型語言模型（LLM），如 OpenAI 語言模型，需要更多的資源，但也更強大。
數據隱私權和安全性
- 本機裝置： 因為數據保留在裝置上，因此在本機執行模型可以提供安全性與隱私權的優點，並負責維護使用者的數據安全性。
- 雲端： 雲端提供者提供強大的安全性措施，但數據必須傳輸到雲端，在某些情況下可能會引發商務或 App Service 維護者的數據隱私權考慮。
輔助功能與共同作業
- 本機裝置： 除非手動共用，否則只能在裝置上存取模型和數據。 這有可能讓模型數據的共同作業更具挑戰性。
- 雲端： 模型和數據可以透過因特網連線從任何地方存取。 這在共同作業案例中可能更好。
成本
- 本機裝置： 除了裝置硬體的初始投資外，沒有其他額外的成本。
- 雲端： 雖然雲端平臺是以隨用隨付模型運作，但成本可以根據使用的資源和使用量持續時間來累積。
維護和更新
- 本機裝置： 使用者負責維護系統和安裝更新。
- 雲端： 雲端服務提供者會處理維護、系統更新和新功能更新，減少使用者的維護額外負荷。
Azure AI Foundry 企業專用
Azure AI Foundry 提供企業 AI 作業、模型產生器及應用程式開發的統一平臺。 此基礎結合了生產等級的基礎結構與易記的介面，確保組織能夠自信地建置及作 AI 應用程式。
雲端 AI 範例
如果雲端式解決方案適用於您的 Windows 應用程式案例，您可能會對下列一些教學課程感興趣。
許多 API 都可用來存取雲端式模型，以在 Windows 應用程式中提供 AI 功能，不論這些模型是自定義還是可供使用。 使用雲端式模型可讓應用程式透過將資源密集型工作委派給雲端，以保持簡化。 幾個資源可協助您新增 Microsoft 或 OpenAI 所提供的雲端式 AI 支援的 API，包括：
將 OpenAI 聊天完成新增至您的 WinUI 3 /Windows 應用程式 SDK 傳統型應用程式：如何將雲端式 OpenAI ChatGPT 完成功能整合到 WinUI 3 /Windows 應用程式 SDK 傳統型應用程式的教學課程。
將 DALL-E 新增至您的 WinUI 3 / Windows 應用程式 SDK 傳統型應用程式：如何將雲端式 OpenAI DALL-E 映射產生功能整合到 WinUI 3 / Windows 應用程式 SDK 傳統型應用程式的教學課程。
使用 .NET MAUI 和 ChatGPT 建立建議應用程式：如何建立範例建議應用程式，以將雲端式 OpenAI ChatGPT 完成功能整合到 .NET MAUI 應用程式中。
將 DALL-E 新增至 .NET MAUI Windows 傳統型應用程式：如何將雲端式 OpenAI DALL-E 映射產生功能整合到 .NET MAUI 應用程式中的教學課程。
Azure OpenAI 服務：如果您想要讓 Windows 應用程式存取 OpenAI 模型，例如 GPT-4、GPT-4 Turbo with Vision、GPT-3.5-Turbo、DALLE-3 或 Embeddings 模型系列，以及新增的安全性和企業功能 Azure，您可以在此 Azure OpenAI 檔中找到指引。
Azure AI 服務： Azure 提供一套完整的 AI 服務，可透過 REST API 和熱門開發語言的用戶端連結庫 SDK 來使用。 如需詳細資訊，請參閱每個服務的文件。 這些雲端服務協助開發人員和組織快速創建智慧、尖端、市場就緒且具責任感的應用程式，使用現成、預建及可自訂的 API 和模型。 範例應用程式包含適用於對話、搜尋、監視、翻譯、語音、視覺和決策制定的自然語言處理。