Integrando modelos ONNX no ML.NET para implantação em várias plataformas

Modelos de machine learning são frequentemente construídos em diferentes ambientes, mas integrá-los em aplicativos C# não deve ser uma luta. Ao preencher a lacuna entre as estruturas de treinamento e os aplicativos.NET, você pode aproveitar o poder de diversos ecossistemas de machine learning de forma contínua. Este curso somente de texto orienta você pelo processo de trabalhar com modelos Open Neural Network Exchange (ONNX) dentro do ML.NET. Você aprenderá a carregar modelos pré-treinados de frameworks como PyTorch ou TensorFlow, executar previsões de alto desempenho em C# e exportar seus pipelines ML.NET para o formato ONNX para implantação em várias plataformas. O que você vai aprender: - Entenda os fundamentos do formato ONNX e como ele permite a interoperabilidade de modelos em diferentes estruturas de aprendizado de máquina - Carregue e execute modelos ONNX pré-treinados em aplicativos C # usando ML.NET - Mapeie esquemas de entrada e saída entre tipos de dados.NET e tensores de modelo ONNX - Exporte pipelines ML.NET personalizados para o formato ONNX para uso em tempos de execução e plataformas externas - Otimize o desempenho da inferência de modelo usando as configurações de configuração do ONNX Runtime no.NET - Aplique práticas modernas de desenvolvimento C # para escrever código de aprendizado de máquina limpo e seguro Você começará com os conceitos fundamentais de interoperabilidade de modelos e a especificação ONNX antes de passar para a configuração prática. Através de explicações claras e escritas e trechos de código estruturados, você progredirá do mapeamento de esquemas de dados simples para a execução e exportação de pipelines complexos. Este curso é projetado para desenvolvedores.NET e iniciantes em aprendizado de máquina que desejam integrar modelos de IA em aplicativos C #. Não é necessária experiência prévia com Python ou ciência de dados avançada, embora seja recomendada uma familiaridade básica com a sintaxe C#. Comece a ler hoje mesmo para desbloquear recursos de machine learning multiplataforma em seus projetos.NET.