Inference CPU dengan Florence-2 dan ONNX dalam C#

Menggunakan model AI multimodal moden dalam persekitaran CPU tempatan membolehkan aliran kerja aplikasi yang kos efektif, peribadi, dan mudah alih. Kursus berasaskan teks ini membimbing anda melalui cara menjalankan model visi Florence-2 menggunakan ONNX Runtime dalam aplikasi C# dan .NET. Anda akan memahami cara mengoptimumkan saluran paip visi-bahasa untuk inferens CPU, mengurus input model dan tokenisasi, serta menyepadukan logik inferens terus ke dalam penyelesaian .NET perusahaan. Apa yang anda akan pelajari: - Memahami konsep asas model visi-bahasa dan pelaksanaan ONNX - Mengkonfigurasi enjin ONNX Runtime dalam aplikasi C# moden - Memproses imej dan input teks untuk saluran paip model Florence-2 - Melaksanakan inferens berasaskan CPU yang ringan tanpa memerlukan GPU khusus - Menghuraikan output model, kotak sempadan, dan kapsyen yang dijana dalam C# - Menggunakan amalan terbaik LLMOps asas untuk pemversian model tempatan dan pemantauan prestasi Kursus ini bermula dengan terminologi penting, asas seni bina, dan garis panduan persediaan sebelum membimbing anda melalui pelaksanaan kod bertulis yang berstruktur dan teknik pengoptimuman. Kursus ini direka untuk pembangun C#, jurutera perisian, dan pemula yang ingin menyepadukan inferens AI multimodal tempatan ke dalam aplikasi mereka tanpa kebergantungan awan yang kompleks. Mula membaca hari ini untuk membawa inferens visi komputer dan bahasa tempatan yang cekap ke dalam projek C# anda.