Windows の AI: 興味のある AI ツールと機能

Ai In Windows Ai Tools And Features You May Be Interested In

マイクロソフトはAIに多くの人的資源と資金を投資し、大きな成果を上げてきました。この投稿では、ミニツール Windows 11 と Windows 10 の AI ツールと機能を含む、Windows の AI について説明します。

ご存知のとおり、Microsoft は Windows 10 と Windows 11 でますます多くの AI 機能を開発し、提供してきました。Windows の AI が今日のトピックです。 AI の新時代がマイクロソフトに到来しました。この記事では、Windows の AI を活用した機能を紹介します。

Windows のコパイロット

Windows Copilot は、Windows 11 の AI を活用した新しい機能です (Windows 10 でも利用可能)。これは、ユーザーが Web 上から答えやインスピレーションを得られるように支援し、創造性とコラボレーションをサポートし、ユーザーがタスクに集中できるようにするインテリジェントなアシスタントです。

Windows 11 23H2 では、Windows Copilot はビルド 22631.3007 以降で利用できます。 Windows 11 22H2 では、ビルド 22621.3007 以降で利用できます。さらに、Windows の AI には Microsoft Edge バージョン 120.0.2210.121 以降が必要です。まだ Windows 10 を実行している場合は、次のことができます。コパイロットを有効にする ViVeTool の助けを借りて。

Copilot がデバイスで利用できるかどうかを知りたい場合は、次のレジストリキーを確認してください。

レジストリパス: HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\Shell\Copilot
レジストリキー名: 副操縦士は利用可能ですか
可能な値: 0 は利用できないことを意味し、1 は利用できることを意味します。

ここをクリック Windows の Copilot の詳細については、こちらをご覧ください。

Windows AI スタジオ

Windows AI Studio も Windows AI ツールの 1 つです。 Azure AI Studio や Hugging Face などの他のカタログの最先端の AI 開発ツールとモデルを統合することで、生成 AI アプリの開発を簡素化します。

Windows AI Studio を使用すると、開発者は、Windows アプリでローカルに使用するために最先端の小型言語モデル (SLM) を微調整、カスタマイズ、展開できます。これには、モデル構成 UI と、Phi などの一般的な SLM や Llama 2 や Mistral などの最先端のモデルを微調整するためのガイド付きチュートリアルを含む、エンドツーエンドのガイド付きワークスペースセットアップが提供されます。

開発者は、ワークスペースに統合された Prompt Flow および Gradio テンプレートを使用して、微調整されたモデルを迅速にテストできます。

あなたはできるこの Windows AI Studio GitHub ページに移動します最新の関連文書を入手するには。さらに使用するために Windows AI Studio をダウンロードすることもできます。

Windows 機械学習

Windows ML のパワーを利用して、Windows アプリケーションに機械学習を実装します。 Windows ML は、Windows デバイス上でのハードウェアアクセラレーションによる ML 推論の展開を容易にする、高性能で信頼性の高い API として機能します。

Windows ML は、Windows 10 および Windows Server 2019 の最新エディションに組み込まれており、Windows 8.1 との下位互換性を確保するために、NuGet パッケージとしてもアクセスできます。開発者には次のようなメリットがあります。

簡素化された開発: 最新バージョンの Windows 10 および Windows Server 2019 は Windows ML をネイティブに統合しているため、必要なのは Visual Studio と、Windows アプリケーションにバンドルできるトレーニング済みの ONNX モデルだけです。さらに、AI 主導の機能を古い Windows バージョン (8.1 まで) に拡張する必要がある場合は、Windows ML を NuGet パッケージとしてアプリケーションと一緒に配布することができます。
広範なハードウェアのサポート: Windows ML を使用すると、ML ワークロードを一度作成するだけで、CPU、GPU、AI アクセラレータなどのさまざまなハードウェアベンダーやシリコンタイプにわたって高度に最適化されたパフォーマンスを実現できます。さらに、Windows ML は、サポートされているハードウェア範囲全体で一貫したパフォーマンスを保証します。
低遅延とリアルタイムの結果: ML モデルは Windows デバイスの処理能力を利用して評価できるため、画像やビデオなどの膨大なデータセットをローカルでリアルタイムに分析できます。結果は、ゲームエンジンや検索のインデックス作成などのバックグラウンドプロセスなどのパフォーマンスを重視するタスクで使用できるように、迅速かつ効率的に利用できるようになります。
柔軟性の向上: Windows デバイス上でローカルに ML モデルを評価する機能により、より幅広いシナリオに取り組むことができます。たとえば、デバイスがオフラインの場合や断続的な接続が発生している場合でも、ML モデルの評価を行うことができます。これは、プライバシーまたはデータ主権に関する懸念により、すべてのデータをクラウドに送信できないシナリオにも対応します。
運用コストの削減: ML モデルをクラウドでトレーニングし、その後 Windows デバイス上でローカルに評価すると、ML モデルの継続的な改良に必要となる可能性があるクラウドに送信されるデータを最小限に抑え、帯域幅のコストを大幅に削減できます。さらに、このアプローチによりクラウドリソースへの影響が最小限に抑えられるため、全体的な運用コストが削減されます。

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