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AI for Windows 应用
了解如何利用最先进的本地模型、NPU 硬件和远程 API 使应用比以往更智能。
AI for Windows 简介
开始使用
有关在 Windows 上使用 AI 的常见问题解答
开始在本地或云中使用 AI 支持的 API
开始在应用中使用 ML 模型
Windows 上负责任的生成式 AI 开发
Windows 上的 AI 示例库
我们在 Microsoft Learn 上使用 AI 生成的内容的原则
使用本地 AI 模型编写应用
操作指南
Copilot+ 电脑开发人员指南
Web 神经网络 API (WebNN) 概述
通过 Windows 开始使用 WebNN
DirectML 将 NPU 支持扩展到 Copilot+ 电脑和 WebNN
查找预生成 ML 模型
适用于 Visual Studio Code 的 AI 工具包概述
Windows Copilot 运行时
概念
Windows 助手运行时概述
Phi Silica API - 具有推理和语言理解能力的小型语言模型
文本识别 API(光学字符识别 / OCR)
重新调用 API - 检索用户过去活动,以便从他们离开的位置继续
图像处理 API - 用于缩放和锐化的图像超分辨率,用于识别对象的图像分段。
录音室效果 - NPU 加速相机以及麦克风 AI 效果
其他 Windows AI 工具
概述
构建前沿、市场就绪的 AI 应用程序。
使用 .NET 开发 AI 应用
Microsoft.Extensions.AI 预览版简介
语义内核简介
OpenAI 基本示例
DirectML 用于硬件加速的机器学习
概述
DirectML 概述
开始使用 DirectML
DirectML 版本历史记录
DirectML 开发工具
示例应用程序
DirectML 编程指南
操作指南
DirectML 中的绑定
UAV 屏障和资源状态屏障
资源生存期和同步
使用步幅来表示填充和内存布局
使用融合运算符提高性能
排除故障 - 使用调试层
排除故障 - 处理错误和设备删除
针对 PyTorch 或 WebNN 的 DirectML 支持
概念
在 Windows 上通过 DirectML 启用 PyTorch
在 WSL 2 上通过 DirectML 启用 PyTorch
DirectML 将 NPU 支持扩展到 Copilot+ 电脑和 WebNN
DirectML API 参考
参考
DirectML 接口
DirectML 函数
DirectML 结构
DirectML 枚举
DirectML 常量
其他资源
概念
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