技术速递｜Windows ML 正式发布：助力开发者在 Windows 设备上大规模扩展本地 AI
内容提要
微软正式推出Windows ML，旨在将AI计算能力引入Windows设备。该平台支持本地模型推理，简化跨硬件部署，提升AI应用的响应速度和隐私保护，助力开发者构建高效、安全的AI体验。
关键要点
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微软推出Windows ML，旨在将AI计算能力引入Windows设备。
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Windows ML支持本地模型推理，简化跨硬件部署。
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Windows 11转变为开放且强大的本地AI平台。
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Windows ML与ONNX Runtime兼容，支持现有模型的平滑迁移。
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开发者可以利用Windows ML简化部署，降低应用开销。
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Windows ML与AMD、Intel、NVIDIA和Qualcomm等芯片合作伙伴紧密协作，优化AI工作负载。
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领先软件开发商如Adobe和McAfee等计划采用Windows ML，加速本地AI能力的普及。
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VS Code for AI Toolkit提供强大工具，简化模型部署。
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Windows ML已包含在Windows App SDK中，支持Windows 11设备。
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Windows ML助力开发者构建高效、安全的AI体验。
延伸解读
本地AI的优势
Windows ML的推出标志着本地AI计算能力的提升。通过在设备端运行模型，开发者能够实现更快的响应速度和更高的隐私保护，避免将敏感数据上传至云端。这种本地处理能力对于需要实时反馈的应用场景尤为重要，如视频处理和实时安全监测。
与芯片合作伙伴的协作
Windows ML与AMD、Intel、NVIDIA和Qualcomm等芯片制造商的紧密合作，确保了AI工作负载的高效运行。开发者可以利用不同芯片的优势，优化应用性能。这种多样化的硬件支持为开发者提供了灵活性，能够根据具体需求选择最合适的硬件平台。
简化开发流程
Windows ML通过VS Code for AI Toolkit等工具，简化了模型的部署流程。开发者可以轻松将PyTorch模型转换为ONNX格式，并在Windows设备上进行优化和部署。这种简化的工具链降低了技术门槛，使得更多开发者能够参与到AI应用的开发中。
延伸问答
Windows ML 的主要功能是什么？
Windows ML 主要功能是支持本地模型推理，简化跨硬件部署，提高 AI 应用的响应速度和隐私保护。
Windows ML 如何与现有模型兼容？
Windows ML 与 ONNX Runtime 兼容，支持现有模型的平滑迁移，开发者可以继续使用熟悉的 ORT API。
开发者如何使用 Windows ML 部署 AI 应用？
开发者可以通过调用 Windows ML API 初始化执行提供程序，加载 ONNX 模型，并用几行代码开始推理。
Windows ML 对开发者的优势是什么？
Windows ML 让开发者能够构建更快速响应、更具隐私保护且成本更低的 AI 体验，同时简化了部署过程。
哪些公司计划采用 Windows ML？
领先的软件开发商如 Adobe 和 McAfee 等计划在其应用中采用 Windows ML，加速本地 AI 能力的普及。
Windows ML 如何优化 AI 工作负载？
Windows ML 与 AMD、Intel、NVIDIA 和 Qualcomm 等芯片合作伙伴紧密协作，优化 AI 工作负载以提高性能。
