以下是此更新中的一些主要亮点: ML.NET 更新 ML.NET 1.2 是一个向后兼容的版本,没有重大更改,因此请更新以获取最新的更改。...用于 TensorFlow 和 ONNX 模型的ML.NET包正式发布 ML.NET被设计为可扩展的平台,因此您可以使用其他流行的 ML 模型,如 TensorFlow 和 ONNX 模型,并可以访问更多的机器学习和深度学习方案...具体而言,该包允许开发人员使用Microsoft.Extensions.ML使用依赖项注入加载ML.NET模型,并在多线程环境(如 ASP.NET Core 应用)中优化模型的执行和性能。...CLI 更新为 0.14(预览) 您可以使用ML.NET CLI 自动生成ML.NET模型和基础 C# 代码。...您只需提供自己的数据集并选择要实现的机器学习任务(如分类或回归),CLI 使用 AutoML 引擎创建模型生成和部署源代码以及二进制模型。 ? CLI 更新为 0.14,用于处理客户反馈问题。
使用 C# 和 ONNX 來玩转Phi-3 SLM https://www.cnblogs.com/shanyou/p/18342014 文章详细介绍了微软推出的小型语言模型Phi-3 SLM及其在不同设备上的应用...，强调了Phi-3与ONNX Runtime的结合，提升了AI模型的互操作性和性能。...文章还具体说明了如何在C# .NET应用中使用Phi-3模型，并提供了相关示例和代码说明，如模型加载、Prompt设定、生成Token和响应解码等。...它通过从外部知识库中检索信息并结合输入文本生成更准确的输出，适用于需要大量背景知识的任务。文中示例展示大语言模型如何使用私有文档回答特定问题。.../C#中如何使用Ollama的对话模型和嵌入模型用于本地离线场景，详细讲解了模型下载、初始化、设置及调用的方法，并提供了一些代码示例。
让我们展示如何在使用 C# 和 ONNX 的 .NET 应用程序中利用 Phi-3 模型的强大功能，微软在github上有个Microsoft Phi-3 Cookbook。.../Phi-3-mini-4k-instruct-onnx 使用 ONNX 模型的示例控制台应用程序 在 C# 应用程序中将模型与 ONNX 一起使用的主要步骤是： 存储在 modelPath中的 Phi...聊天机器人在一个连续的循环中运行，等待用户输入。 当用户键入问题时，该问题将与系统提示相结合，形成一个完整的提示。 然后，将完整的提示标记化并传递给 Generator 对象。...， 则是控制生成响应的多样性，而ONNX Runtime所提供的设定参数还相当多，完整参数列表请参考官方文件 C# ONNX 和 Phi-3 和 Phi-3 Vision Phi-3 Cookbook...它包括演示如何在 .NET 应用程序中使用 Phi-3 mini 和 Phi-3-Vision 模型的实验室和示例项目。
现在学习机器学习这块时，基本上都是要先学习Python，还要自己去学习更多的样本数据教程，这样对于使用C＃学习机器学习的基础并不容易，于是微软推出了ML.NET的开源跨平台机器学习框架。...机器学习模型 ML.NET 模型是一个对象，它包含为了获得预测输出而要对输入数据执行的转换。 Basic 最基本的模型是二维线性回归，其中一个连续数量与另一个连续数量成比例关系，如上述房价示例所示。...房屋价格模型和文本分类模型均为线性模型。根据数据的性质和要解决的问题，还可以使用决策树模型、广义加性模型和其他模型。可以在任务中找到有关模型的详细信息。 ML.NET的创建与安装 ?...创建项目 我用的VS2017，接下来我们就看看怎么在VS2017中使用ML.NET 打开VS2017，新建项目，选择Windows窗体应用，输入项目名称为MLDemo，框架选择.Net Framework...创建好后在右侧解决方法中鼠标右键引用--管理NuGet程序包 ? 在浏览框输入MLNET搜索，找到MLNET后进行安装 ?
通过引入NuGet包并使用简单初始化，即可在静态环境中访问Scoped对象。文章提供了详细的实现步骤，说明了在不同项目类型如WebAPI、MVC和Blazor中的使用方法。...实现方法包括在 App.razor 文件中使用 HttpContext 获取用户登录信息，并将其传递给路由组件的级联 Context 对象。...C#|.net core 基础 - 值传递 vs 引用传递 https://www.cnblogs.com/hugogoos/p/18419656 文章讨论了在编程中变量值变化背后的原因，强调了值传递和引用传递的区别...函数调用的例子和具体实现封装在一个叫PreTrainingPlugin的内部类中，用于增强prompt。最终，该项目实现了从用户输入到大模型调用的全流程。...-vector.html 如何通过运行 ONNX 运行时和 Phi-3 模型作为 sidecar 后端来在 Azure Linux 应用服务中实现本地 LAG。
https://github.com/dotnet/machinelearning 入门@ -http://dot.net/ml ML.NET允许您使用C＃或F＃训练，构建和发布自定义机器学习模型，用于情景分析...多级分类 回归 排行 异常检测 聚类 推荐（预览） 数据转换和特色化 文本 分类 特征选择 规范化和缺失值处理 图像特征化 时间序列（预览） 支持ONNX和TensorFlow模型集成（预览） 其他...如果您是ML的新手，这些步骤中的每一步都会非常艰巨！ 自动机器学习通过自动确定如何转换输入数据并选择性能最佳的机器学习算法，使您能够轻松构建一流的自定义机器学习模型，使您的机器学习之旅更加简单。...ML.NET CLI是一个dotnet工具，允许使用AutoML和ML.NET生成ML.NET模型。ML.NET CLI快速遍历您的数据集以获取特定的ML任务（目前支持回归和分类）并生成最佳模型。...在Azure上横向扩展以进行模型培训和消费 使用模型构建器和CLI时，支持其他ML方案和功能 用于Apache Spark和ML.NET的.NET大规模机器学习的本机集成 .NET中的新ML类型，例如DataFrame
基本上，您可以在一个机器学习框架（如PyTorch）中训练模型，保存它并将其转换为ONNX格式。然后，您可以在不同的框架（如 ML.NET）中使用该 ONNX 模型。这正是我们在本教程中所做的。...ML.NET 加载 ONNX 模型 在使用ML.NET 加载ONNX 模型之前，我们需要检查模型并找出其输入和输出。 我们使用Netron。我们只需选择创建的模型，整个图形就会出现在屏幕上。...此方法有几个参数： modelFile – ONNX 模型文件的路径。 shapeDictionary – 输入和输出的形状。 inputColumnNames – 所有模型输入的名称。...4.2 输入/输出没有可变形状 正如我们在前面的章节中看到的，您需要创建将处理模型输入和输出的类（类ModelInput和ModelOutput）。...总结 在本文中，我们看到了如何弥合技术之间的差距，并使用 ML.NET 在C#中构建最先进的NLP解决方案。
国内文章 C#使用词嵌入向量与向量数据库为大语言模型(LLM)赋能长期记忆实现私域问答机器人落地之openai接口平替 https://www.cnblogs.com/gmmy/p/17430613.html...Visual Studio 的 Model Builder 训练和使用模型，包括选择模型类型、训练环境、数据源、评估结果和生成代码的步骤。...使用 ONNX 模型进行分类预测，包括下载现有的 ONNX 模型，理解输入输出和预处理后处理的流程，以及使用 ML.Net 接入 ONNX 模型的方法。...使用 ONNX 模型进行识别分割，包括下载现有的 ONNX 模型，理解输入输出和预处理后处理的流程，以及使用 ML.Net 接入 ONNX 模型的方法。...因为MAF有进程隔离和程序域隔离可选。我需要插件进程隔离同时快速传递数据，最后选择了MAF。 如果不需要真正的物理隔离还是建议使用简单一点的MEF框架。
本文将和大家介绍如何在 C# dotnet 里面的控制台应用里面，使用 DirectML 将 Phi-3 模型在本地运行起来 在微软的 Microsoft Build 2024 大会上介绍了 Phi-3...Phi-3 模型的步骤如下 加载模型 构建输入信息 执行思考和输出 加载模型信息的代码很少，只需要创建 Microsoft.ML.OnnxRuntimeGenAI.Model 对象即可，如以下代码 using...); 这里转换到的是全部的文本内容，包括了输入的内容以及模型每次思考创建的内容 如果只是想要实现获取模型每一次思考时创建的内容，即实现一个词一个词输出，则需要使用 TokenizerStream 辅助，...; 本文代码放在 github 和 gitee 上，可以使用如下命令行拉取代码 先创建一个空文件夹，接着使用命令行 cd 命令进入此空文件夹，在命令行里面输入以下代码，即可获取到本文的代码 git init...文件夹，即可获取到源代码 将下载的 Phi-3 模型的文件放入到一个文件夹，修改 folder 变量使用你自己本机的 Phi-3 模型文件夹路径，运行代码，在控制台输入你想和 Phi-3 模型交互的提示词
经过一些迭代后，可以使用 ONNX 生成一个序列化模型，然后从 C# 端加载模型，并在每一帧中接收钓鱼小游戏的状态作为输入，并（希望）在每一帧上输出正确的动作。...为了训练模型，我们需要 4 个数据，分别是当前状态、下一个状态、采取的行动和奖励： Q-learning 中关键问题是要获取曾经处于哪个状态和采取了哪些行动、到达哪个新的状态，以及执行这个行动中得到的奖励...上面的价值迭代只是为了说明在 C# 中保存每个条目的方式。这里使用缓存从最后一帧获取状态和动作，并将所有这些与当前帧的状态和奖励一起存储。...从 C # 中读取 ONNX 模型 C# 端唯一真正的 ML 代码是 ONNX 进行推理（预测），它定义了张量类型和会话的对象，可以发送张量输入并从序列化的 ONNX 模型获取张量输出。...更新函数在每一帧都运行，并以当前状态作为输入查询训练模型的动作，最后几行只是用于获取模型输出的 argMax一些代码，这是与产生的动作对应的索引。
TF不只具有强大的计算集群，还可以在iOS和Android等移动平台上运转模型。 TF编程入门难度较大。初学者需要仔细考虑神经网络的架构，正确评估输入和输出数据的维度和数量。...它十分合适创建和实验深度学习架构，便于数据集成，如输入图形，SQL表和图画。 它得到谷歌的支撑，这就阐明该模型短期内不会被抛弃，因此值得投入时间来学习它。 PyTorch ?...除了Tensorflow之外，Keras仍是其他盛行的库（如Theano和CNTK）的高档API。 在Keras中更简单创立大规模的深度学习模型，但Keras结构环境装备比其他底层结构要杂乱一些。...ONNX ? ONNX项目诞生于微软和Facebook，旨在寻找深度学习模型呈现的开放格式。 ONNX简化了在人工智能的不同工作方式之间传递模型的过程。 因此ONNX具有各种深度学习框架的优点。...ONNX模型目前在Caffe2，Microsoft Cognitive Toolkit，MXNet和PyTorch中得到支持，并且还有许多其他常见框架和库的连接器。
在本文中，你将了解什么是ONNX，以及如何将torch和tensorflow transformers模型移植到ONNX。 你还将学习如何定制torch实现以及如何在之后导出它。...节点有一个或多个输入和一个或多个输出。每个节点会调用某些操作。这个图还有元数据来帮助记录它的目的、作者等。...为了转换模型，让我们使用transformers库中的convert_graph_to_onnx方法（参见这里）。...理解导出函数最重要的是以下参数： 输入名称：底层torch模型的forward函数的参数。必须按正确的顺序。 输出层名称：输出层的名称。...在导出我们的新模型之前，唯一要做的就是修改我们之前导出的动态轴和输出名称。这是因为我们现在有了一个不同的输出层，它也是动态的（在批大小上）。我们可以使用标识层的名称来更好地标识输出层。
本文将深入探讨如何在 C++中整合 ONNX 格式模型到自定义的推理引擎中，实现跨平台部署这一热点话题。...ONNX 模型包含了模型的结构信息（如图层的连接关系、节点类型等）以及模型的参数信息（如权重和偏差）。...计算图是模型推理的核心数据结构，它直观地表示了模型中各个节点（如卷积层、全连接层等）之间的计算流程和数据依赖关系。通过构建计算图，可以清晰地确定在推理过程中数据的流动方向和各个节点的执行顺序。...C++需要合理地分配和管理内存，用于存储模型参数、中间计算结果以及输入输出数据。同时，要确保数据能够正确地加载到内存中，并在各个计算节点之间高效地传递。...解决方案包括采用针对特定硬件的加速库，如利用 CUDA 库在 NVIDIA GPU 上加速计算，或者使用 OpenMP 进行多线程优化，充分发挥多核 CPU 的性能。
空间变换器网络 使用PyTorch进行神经传递 生成对抗示例 使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端 第五章：PyTorch之文本篇 聊天机器人教程 使用字符级RNN生成名字 使用字符级RNN进行名字分类...和移动端 在本教程中，我们将介绍如何使用 ONNX 将 PyTorch 中定义的模型转换为 ONNX 格式，然后将其加载到 Caffe2 中。...一旦进入 Caffe2，我们就可以运行模型来仔细检查它是否正确导出，然后我们展示了如何使用 Caffe2 功能（如移动导出器）在移动设备上执行模型。 在本教程中，您需要安装onnx和Caffe2。...# 模型图形本身包含输入图像之后所有权重参数的输入。由于权重已经嵌入，我们只需要传递输入图像。 # 设置第一个输入。...可在此处找到模型定义和预训练模型。下面是 SRResNet 模型的输入、输出。 ?
这些框架使用多种语言，如C#、JavaScript、Vue等，使开发者能够编写一套代码运行在多个平台上，如iOS、Android和Web等。...文章详细展示了如何在.NET环境中创建和测试GraphQL服务，包括查询、多种操作如增删改、以及利用订阅实现数据推送。...具体实现包括对ToolTip进行附加属性和全局样式的处理。利用反射获取PopupSecurityHelper的句柄后，可以调用封装类来设置窗口材质如亚克力或Mica，遵循微软设计规范。...文章详细介绍了如何在Azure中部署模型，并在C#环境中使用Semantic Kernel构建问答应用。微软宣布将于2024年10月21日终止个人用户的Azure OpenAI服务。...它支持流式传输和外部工具集成，允许结构化输出，全面支持最新的 OpenAI 模型。作者提供了安装和使用该库的基础步骤，并提供了源代码和社区支持链接。
参数中的 dummy_input 和 dummy_output 仅仅是为了获取输入和输出张量的类型和形状。...input_names, output_names 设置输入和输出张量的名称。如果不设置的话，会自动分配一些简单的名字（如数字）。 ONNX 模型的每个输入和输出张量都有一个名字。...在实际的部署流水线中，我们都需要设置输入和输出张量的名称，并保证 ONNX 和推理引擎中使用同一套名称。 opset_version 转换时参考哪个 ONNX 算子集版本，默认为 9。...通过点击表格中的链接，我们可以查看某个算子的输入、输出参数规定及使用示例。...比如上图是 Relu 在 ONNX 中的定义规则，这份定义表明 Relu 应该有一个输入和一个输入，输入输出的类型相同，均为 tensor。
点击机器学习时，如果我们没有开启MLNET模型创建功能，则会弹出提示，让我们开启。 当然我们也可以手动在选项中开启，如下图： ? 点击【机器学习】之后会有图形界面，如下图： ?...然后我们可以看到，它提供了一些方案，如语义识别，图像识别，数值预测等。 我们选择数值预测，然后进入下一步，如下图： ? 在环境页面，选择本地训练，然后点击下一步获取数据，如下图： ?...点击训练，大约2分钟，训练完成，输出界面会输出如下内容。 ? 训练完成后，如下图： ? 我们点击评估，如下图： ? 如上图，预测到1月销售数据是262.8。...再打开ModelBuilder文件，可以看到，这里一开始就配置了数据地址和模型地址，如下图： ? 到这里，我们ML.Net就算初步学会使用了，下面，再提供一个官网GIF图片供大家参考。 ?...训练时长 模型生成器使用 AutoML 浏览多个模型，以查找性能最佳的模型。 更长的训练周期允许 AutoML 通过更多设置来浏览更多模型。
Phi模型是微软推出的语言开源模型，最新版本Phi-4在多个基准测试中表现优异。文章提供了C#开发调用此模型的示例，介绍了ONNX的使用和依赖库的安装，以及如何创建控制台应用。...主要讲述了Phi-vision模型的下载、设置和使用，尤其是在.NET 9环境下。作者提供了详细的步骤，包括下载ONNX模型、创建控制台应用及相应的代码示例。通过该模型，可以实现图像的分类和搜索。...应用程序取得当前目录和退出 https://www.cnblogs.com/assassinx/p/18691774 该文章探讨了在C#中获取当前应用程序目录和退出的方法。...作者提到多种获取路径的方式，如Assembly和Process类。...通过示例代码，读者可以学习如何使用System.Reflection和System.AppDomain获取exe文件路径，以及Process类中的方法。
完整的 Keras API 现在也采用 C# 语言： 使用 cppSharp 生成的新的高性能 C# 绑定 自定义 C# 运算的自动微分支持 Keras API 完全用 C# 实现，允许无缝的模型定义和训练...这为使用对话式 AI、动态内容生成和 AI 驱动功能（如音频转录和文本转语音生成）构建更智能的 .NET 应用程序提供了大量可能性。 3、ONNX 运行时原生支持 无需再费力地进行单独的软件包安装。...（“model.onnx”）; 使用 Span 和 Memory 对输入/输出张量进行高效的内存管理 通过统一 API 支持硬件加速（CPU、GPU、DirectML） 4、开发人员友好的ML.NET...此外，它们还可以更轻松地在 ONNX Runtime、TorchSharp 或 ML.NET 等库之间共享数据、创建自己的数学库或使用 AI 模型开发应用程序。...开发人员需要在开发和生产环境中测量和跟踪LLM 应用程序的结果和行为，并识别和解决任何问题。 性能监控：我们想知道我们的模型运行速度有多快，它们使用了多少内存，以及它们处理负载的情况。
TensorFlow支持Python、JavaScript、C ++、Java、Go、C＃、Julia和R等多种编程语言。...初学者需要仔细考虑神经网络的架构，正确评估输入和输出数据的维度和数量。 TensorFlow使用静态计算图进行操作。...在有向图中，叶节点表示输入值或网络参数，其他节点表示其输入上的矩阵运算。...ONNX简化了在人工智能不同工作方式之间传递模型的过程，具有各种深度学习框架的优点。 ONNX的基本特性如下。 ONNX使模型能够在一个框架中进行训练并转移到另一个框架中进行预测。...ONNX模型目前在Caffe2、CNTK、MXNet和PyTorch中得到支持，并且还有与其他常见框架和库的连接器。 onnx-r包提供了R与ONNX的API接口。
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