Inférence CPU avec Florence-2 et ONNX en C#

Le déploiement de modèles d'IA multimodaux modernes sur des environnements CPU locaux permet des flux de travail applicatifs rentables, privés et portables. Ce cours textuel vous guide dans l'exécution des modèles de vision Florence-2 en utilisant ONNX Runtime au sein d'applications C# et .NET. Vous comprendrez comment optimiser les pipelines vision-langage pour l'inférence CPU, gérer les entrées de modèles et la tokenisation, et intégrer la logique d'inférence directement dans des solutions .NET d'entreprise. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les concepts fondamentaux des modèles vision-langage et de l'exécution ONNX - Configurer le moteur ONNX Runtime dans des applications C# modernes - Traiter les images et les entrées textuelles pour les pipelines de modèles Florence-2 - Exécuter une inférence légère basée sur le CPU sans nécessiter de GPU dédiés - Analyser les sorties de modèles, les boîtes englobantes et les légendes générées en C# - Appliquer les meilleures pratiques LLMOps de base pour le versionnage de modèles locaux et la surveillance des performances Le cours commence par la terminologie essentielle, les fondements architecturaux et les directives de configuration avant de vous guider à travers des implémentations de code écrites structurées et des techniques d'optimisation. Ce cours est conçu pour les développeurs C#, les ingénieurs logiciels et les débutants cherchant à intégrer l'inférence d'IA multimodale locale dans leurs applications sans dépendances cloud complexes. Commencez à lire dès aujourd'hui pour apporter une vision par ordinateur et une inférence linguistique locales efficaces dans vos projets C#.