Windows Machine Learning (ML) ha anunciado importantes avances que facilitan a los desarrolladores de C#, C++ y Python la ejecución de modelos de inteligencia artificial en el formato ONNX directamente en computadoras con Windows. Estas mejoras se logran gracias al ONNX Runtime, que maneja automáticamente los proveedores de ejecución según el tipo de hardware, incluyendo CPUs, GPUs y NPUs. Con esta herramienta, los modelos creados en plataformas como PyTorch, TensorFlow/Keras y scikit-learn pueden ser usados de manera más eficiente.
Uno de los principales beneficios de la nueva versión de Windows ML es la capacidad de descargar de manera dinámica los proveedores de ejecución específicos del hardware. Además, el uso de un runtime compartido minimiza la carga de archivos pesados en las aplicaciones, optimizando así las descargas e instalaciones y garantizando una mayor compatibilidad con el hardware. Esta mejora asegura que los modelos puedan funcionar en cualquier PC que cumpla con las especificaciones de Windows 11.
Para utilizar esta herramienta, los requisitos son mínimos: se necesita la versión 24H2 o superior de Windows 11 y es compatible con arquitecturas x64 o ARM64. Esta variedad en la configuración del hardware permite la accesibilidad en diferentes entornos, abarcando desde CPUs integrados hasta GPUs discretas.
Los proveedores de ejecución son esenciales para mejorar las operaciones de machine learning adaptándose al hardware específico. Windows ML ha innovado al permitir la descarga automática de estos componentes durante la instalación de las aplicaciones, eliminando así la necesidad de incluir versiones específicas para cada tipo de hardware.
La reciente actualización de Windows ML ofrece un rendimiento a la par con los SDK dedicados antiguos, destacando una optimización sustancial en GPUs y NPUs. Además, los desarrolladores tienen la posibilidad de convertir modelos de otros formatos a ONNX, lo que expande las opciones de integración y mejora de la eficiencia.
Con estas nuevas características, Windows ML se consolida como una herramienta clave en el ámbito de la inteligencia artificial en Windows. Ofreciendo APIs integradas para tareas comunes y modelos preconfigurados, también permite el acceso directo a la API de Windows ML para casos avanzados. Los usuarios son animados a participar activamente a través de GitHub, enviando comentarios o reportando problemas, promoviendo una colaboración continua en el desarrollo de esta herramienta innovadora.
