การทำ CPU Inference ด้วย Florence-2 และ ONNX ใน C#

การปรับใช้โมเดล AI แบบมัลติโมดัลที่ทันสมัยบนสภาพแวดล้อม CPU ในเครื่อง ช่วยให้เวิร์กโฟลว์ของแอปพลิเคชันมีความคุ้มค่า เป็นส่วนตัว และพกพาได้ หลักสูตรแบบข้อความนี้จะแนะนำคุณผ่านการรันโมเดลวิสัยทัศน์ Florence-2 โดยใช้ ONNX Runtime ภายในแอปพลิเคชัน C# และ .NET คุณจะเข้าใจวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพไปป์ไลน์วิสัยทัศน์และภาษาสำหรับการทำ CPU inference การจัดการอินพุตของโมเดลและการทำ tokenization และการรวมตรรกะการอนุมานเข้ากับโซลูชัน .NET ระดับองค์กรโดยตรง สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - เข้าใจแนวคิดพื้นฐานของโมเดลวิสัยทัศน์และภาษา และการทำงานของ ONNX - กำหนดค่าเอนจิน ONNX Runtime ภายในแอปพลิเคชัน C# สมัยใหม่ - ประมวลผลรูปภาพและอินพุตข้อความสำหรับไปป์ไลน์โมเดล Florence-2 - ดำเนินการ inference บน CPU แบบน้ำหนักเบาโดยไม่ต้องใช้ GPU เฉพาะทาง - แยกวิเคราะห์เอาต์พุตของโมเดล กรอบขอบเขต (bounding boxes) และคำบรรยายที่สร้างขึ้นใน C# - ประยุกต์ใช้แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดของ LLMOps สำหรับการจัดการเวอร์ชันโมเดลและการตรวจสอบประสิทธิภาพในเครื่อง หลักสูตรเริ่มต้นด้วยคำศัพท์ที่จำเป็น พื้นฐานทางสถาปัตยกรรม และแนวทางการตั้งค่า ก่อนที่จะแนะนำคุณผ่านการเขียนโค้ดตามโครงสร้างและเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับนักพัฒนา C#, วิศวกรซอฟต์แวร์ และผู้เริ่มต้นที่ต้องการรวมการทำ AI inference แบบมัลติโมดัลในเครื่องเข้ากับแอปพลิเคชันของตนโดยไม่ต้องพึ่งพาระบบคลาวด์ที่ซับซ้อน เริ่มอ่านวันนี้เพื่อนำการอนุมานทางคอมพิวเตอร์วิทัศน์และภาษาที่มีประสิทธิภาพมาใช้ในโปรเจกต์ C# ของคุณ