IA no Windows: ferramentas e recursos de IA nos quais você pode estar interessado

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A Microsoft investiu muitos recursos humanos e financeiros em IA e obteve ótimos resultados. Nesta postagem, Miniferramenta falará sobre IA no Windows, incluindo ferramentas e recursos de IA no Windows 11 e Windows 10.

Como você sabe, a Microsoft desenvolveu e trouxe cada vez mais recursos de IA no Windows 10 e Windows 11. IA no Windows é um assunto de hoje! Uma nova era de IA chegou à Microsoft. Nesta postagem, apresentamos os recursos baseados em IA do Windows.

Copiloto no Windows

O Windows Copilot é um novo recurso com tecnologia de IA no Windows 11 (também disponível no Windows 10). É um assistente inteligente que pode ajudar seus usuários a obter respostas e inspirações em toda a web, apoia a criatividade e a colaboração e ajuda você a se concentrar na tarefa.

No Windows 11 23H2, o Windows Copilot está disponível no Build 22631.3007 ou posterior. No Windows 11 22H2, está disponível na Build 22621.3007 ou posterior. Além disso, a IA no Windows requer o Microsoft Edge versão 120.0.2210.121 ou posterior. Se você ainda estiver executando o Windows 10, poderá ativar o copiloto com a ajuda do ViVeTool.

Se você quiser saber se o Copilot está disponível em seu dispositivo, verifique a seguinte chave de registro:

• Caminho do registro: HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\Shell\Copilot
• Nome da chave de registro: O Copilot está disponível
• Valores possíveis: 0 significa não disponível ou 1 significa disponível.

Clique aqui para saber mais informações sobre o Copilot no Windows.

Estúdio de IA do Windows

O Windows AI Studio também é uma das ferramentas de IA do Windows. Ele simplifica o desenvolvimento de aplicativos generativos de IA integrando ferramentas e modelos de desenvolvimento de IA de ponta do Azure AI Studio e de outros catálogos, como o Hugging Face.

O Windows AI Studio permite que os desenvolvedores ajustem, personalizem e implantem modelos de linguagem pequena (SLMs) de última geração para uso local em seus aplicativos do Windows. Ele fornece uma configuração de espaço de trabalho guiada de ponta a ponta que inclui uma interface de usuário de configuração de modelo e tutoriais guiados para ajustar SLMs populares como Phi, bem como modelos de última geração, como Llama 2 e Mistral.

Os desenvolvedores podem testar rapidamente seus modelos ajustados usando os modelos Prompt Flow e Gradio integrados ao espaço de trabalho.

Você pode vá para esta página do GitHub do Windows AI Studio para obter o documento relevante mais recente. Você também pode baixar o Windows AI Studio para uso posterior.

Aprendizado de máquina do Windows

Aproveite o poder do Windows ML para implementar o Machine Learning em seus aplicativos Windows. O Windows ML funciona como uma API confiável e de alto desempenho que facilita a implantação de inferências de ML aceleradas por hardware em dispositivos Windows.

O Windows ML está incorporado nas edições mais recentes do Windows 10 e do Windows Server 2019 e também está disponível como um pacote NuGet para compatibilidade com versões anteriores do Windows 8.1. Ele oferece os seguintes benefícios aos desenvolvedores:

• Desenvolvimento simplificado: Como as versões mais recentes do Windows 10 e do Windows Server 2019 integram nativamente o Windows ML, você só precisa do Visual Studio e de um modelo ONNX treinado, que pode ser agrupado com o aplicativo Windows. Além disso, se você precisar estender seus recursos orientados por IA para versões mais antigas do Windows (até 8.1), o Windows ML estará prontamente disponível como um pacote NuGet para distribuição com seu aplicativo.
• Amplo suporte de hardware: O Windows ML permite que você grave sua carga de trabalho de ML uma vez e obtenha desempenho altamente otimizado em diversos fornecedores de hardware e tipos de silício, incluindo CPUs, GPUs e aceleradores de IA. Além disso, o Windows ML garante desempenho consistente em todo o espectro de hardware suportado.
• Baixa latência e resultados em tempo real: Os modelos de ML podem ser avaliados utilizando os recursos de processamento de dispositivos Windows, permitindo a análise local e em tempo real de vastos conjuntos de dados, como imagens e vídeos. Os resultados são disponibilizados de forma rápida e eficiente para uso em tarefas de alto desempenho, como mecanismos de jogos ou processos em segundo plano, como indexação para pesquisa.
• Flexibilidade aprimorada: A capacidade de avaliar modelos de ML localmente em dispositivos Windows permite lidar com uma variedade maior de cenários. Por exemplo, a avaliação do modelo de ML pode ocorrer mesmo quando o dispositivo está off-line ou com conectividade intermitente. Isto também aborda cenários em que preocupações com privacidade ou soberania de dados impedem a transmissão de todos os dados para a nuvem.
• Custos operacionais reduzidos: Treinar modelos de ML na nuvem e posteriormente avaliá-los localmente em dispositivos Windows pode reduzir significativamente os custos de largura de banda, com o mínimo de dados enviados para a nuvem, conforme pode ser necessário para o refinamento contínuo do seu modelo de ML. Além disso, esta abordagem minimiza o impacto nos recursos da nuvem, reduzindo assim as despesas operacionais globais.

Clique aqui para saber mais informações.

Conclusão

AI no Windows é muito útil. Ele pode simplificar seu trabalho e ajudá-lo a resolver problemas difíceis com mais rapidez. Você poderá encontrar cada vez mais recursos de IA em Janelas 11 24H2 . Vamos esperar por isso juntos.