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Important
Pour obtenir la documentation la plus récente sur Windows Machine Learning, consultez Présentation de Windows ML. Cette documentation décrit les API qui se trouvent dans l’espace de noms Microsoft.Windows.AI.MachineLearning , qui est fourni dans le Kit de développement logiciel (SDK) d’application Windows. Ces API remplacent celles documentées ici, qui se trouvent dans l’espace de noms Windows.AI.MachineLearning et ont été livrées en 2018.
Il existe plusieurs façons d’utiliser Windows Machine Learning dans votre application. Au cœur, vous avez juste besoin de quelques étapes simples.
Obtenez un modèle ONNX (Open Neural Network Exchange) formé ou convertissez des modèles entraînés dans d’autres frameworks ML en ONNX avec ONNXMLTools.
Ajoutez le fichier de modèle ONNX à votre application ou rendez-le disponible d’une autre façon sur l’appareil cible.
Intégrez le modèle dans votre code d’application, puis générez et déployez l’application.
Solutions WinML intégrée et NuGet
Le tableau ci-dessous met en évidence les aspects de disponibilité, de distribution, de prise en charge du langage, de maintenance et de compatibilité ascendante du package In-Box et NuGet pour Windows ML.
| Properties | In-Box | NuGet |
|---|---|---|
| Availability | Windows 10 version 1809 ou ultérieure | Windows 8.1 ou version ultérieure |
| Distribution | Intégré au Kit de développement logiciel (SDK) Windows | Empaqueter et distribuer dans le cadre de votre application |
| Servicing | Piloté par Microsoft (les clients bénéficient automatiquement) | Developer-driven |
| Forward compatibility | Est avancé automatiquement avec les nouvelles fonctionnalités | Le développeur doit mettre à jour le package manuellement |
Lorsque votre application s’exécute avec la solution in-box, le runtime Windows ML (qui contient le moteur d’inférence du modèle ONNX) évalue le modèle entraîné sur l’appareil Windows 10 (ou Windows Server 2019 si vous ciblez un déploiement de serveur). Windows ML gère l’abstraction matérielle, ce qui permet aux développeurs de cibler un large éventail de processeurs, de GPU et, à l’avenir, d’accélérateurs d’IA. L’accélération matérielle Windows ML est basée sur DirectML, une API de bas niveau hautes performances pour l’exécution d’inférences ML qui font partie de la famille DirectX.
Pour le package NuGet, ces couches apparaissent sous forme de fichiers binaires indiqués dans le diagramme ci-dessous. Windows ML est intégré au Microsoft.ai.machinelearning.dll. Il ne contient pas de runtime ONNX incorporé, au lieu de cela, le runtime ONNX est intégré au fichier : onnxruntime.dll. La version incluse dans les packages NuGet WindowsAI contient un EP DirectML incorporé à l’intérieur de celui-ci. Le fichier binaire final, DirectML.dll, est le code de plateforme réel en tant que DirectML et repose sur les pilotes de calcul et Direct 3D intégrés à Windows. Ces trois fichiers binaires sont inclus dans les versions de NuGet pour vous permettre de distribuer avec vos applications.
L’accès direct au onnxruntime.dll vous permet également de cibler des scénarios multiplateformes tout en obtenant la même accélération indépendante matérielle que celle qui s’adapte à tous les appareils Windows.
Autres solutions d’apprentissage automatique de Microsoft
Microsoft propose une variété de solutions Machine Learning adaptées à vos besoins. Ces solutions s’exécutent dans le cloud, localement et localement sur l’appareil. Pour plus d’informations , consultez les options de produit Machine Learning de Microsoft .
Learn more
Si vous souhaitez utiliser le package NuGet Windows ML, consultez tutoriel : Porter une application WinML existante vers le package NuGet.
Pour connaître les dernières fonctionnalités et correctifs Windows ML, consultez nos notes de publication.
Note
Utilisez les ressources suivantes pour obtenir de l’aide sur Windows ML :
- Pour poser ou répondre à des questions techniques sur Windows ML, utilisez la balise Windows-Machine Learning sur Stack Overflow.
- Pour signaler un bogue, veuillez signaler un problème dans notre plateforme GitHub.