Phi 二氧化硅
使 Windows 应用能够连接到设备上的 Phi 模型，以使用 Windows 应用 SDK 执行自然语言处理任务，) (聊天、数学、代码、推理等。
了解更多将功能强大的 AI API 与 Windows Copilot 库配合使用
使用一组功能强大的设备 API 转换 Windows 体验。
Windows Copilot 库入门
使用 Windows Copilot 运行时开启创新的新时代
在 Windows 上构建智能 AI 体验，并跨各种 Windows 硬件进行缩放。
将 自定义 AI 模型 部署到 Windows 应用中
从本机应用到 Web 应用，利用 DirectML 和 WebNN 跨 Windows
为客户带来 AI 创新自定义模型入门
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ONNX 和 ONNX 运行时
ONNX 格式是一种开放标准，使 ML 模型能够在具有 ONNX 运行时的 Windows 设备上运行。
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PyTorch
使用 DirectML 的 PyTorch 可以在各种与 DirectX 12 兼容的硬件上训练和推理复杂的机器学习模型。
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WebNN
WebNN API 利用 Windows 上的 DirectML API 访问本机硬件功能并优化神经网络模型的执行。
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示例
开始使用我们广泛的 C# 和 Python 示例。
使用 DirectML 轻松扩展 AI 创新
DirectML 是一个跨硬件 DirectX API，用于 Windows 上的硬件加速机器学习。 DirectML 在 AMD、Intel、Nvidia 和 Qualcomm 等各种受支持硬件上提供 GPU 和 NPU 加速。 DirectML 还与 ONNX 运行时、PyTorch 和 WebNN 连接，以便在本机和 Web 应用上实现出色的 AI 体验。
在 Windows 上训练和微调模型
适用于Visual Studio Code的 AI 工具包提供工具和模型目录访问权限，以帮助快速启动本地 AI 开发和部署。
了解其他人如何使用 AI 取得成功
Topaz Labs 为创意专业人员提供创新的 AI 支持照片和视频增强软件。 利用 ONNX 运行时、Olive 和 DirectML，我们利用 AMD GPU 提供的提高处理速度。 我们与 AMD 和 Microsoft 的紧密协作使我们能够在本地优化大型模型，例如适用于配备集成 GPU 的 AMD 笔记本电脑的稳定扩散。 得益于这三个强大的三个，我们的稳定扩散模型在 AMD GPU 上实现了显著的 4 倍速度提升。 - Suraj Raghuraman 博士，Topaz Labs AI 引擎主管
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