استنتاج وحدة المعالجة المركزية (CPU) باستخدام Florence-2 و ONNX في C#

يُمكّن نشر نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط الحديثة في بيئات CPU المحلية من إنشاء سير عمل تطبيقات فعالة من حيث التكلفة، وخاصة، وقابلة للنقل. ترشدك هذه الدورة النصية خلال تشغيل نماذج الرؤية Florence-2 باستخدام ONNX Runtime ضمن تطبيقات C# و .NET. سوف تفهم كيفية تحسين خطوط أنابيب الرؤية واللغة لاستنتاج CPU، وإدارة مدخلات النموذج والترميز (tokenization)، ودمج منطق الاستنتاج مباشرة في حلول .NET للمؤسسات. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية لنماذج الرؤية واللغة وتنفيذ ONNX - تكوين محرك ONNX Runtime داخل تطبيقات C# الحديثة - معالجة الصور ومدخلات النصوص لخطوط أنابيب نموذج Florence-2 - تنفيذ استنتاج خفيف الوزن يعتمد على CPU دون الحاجة إلى وحدات GPU مخصصة - تحليل مخرجات النموذج، وصناديق التحديد (bounding boxes)، والتعليقات التوضيحية التي تم إنشاؤها في C# - تطبيق أفضل ممارسات LLMOps الأساسية لإصدار النماذج المحلية ومراقبة الأداء تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية، والأسس المعمارية، وإرشادات الإعداد قبل توجيهك من خلال تطبيقات الكود المكتوبة المنظمة وتقنيات التحسين. تم تصميم هذه الدورة لمطوري C#، ومهندسي البرمجيات، والمبتدئين الذين يتطلعون إلى دمج استنتاج الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط المحلي في تطبيقاتهم دون تبعيات سحابية معقدة. ابدأ القراءة اليوم لجلب رؤية حاسوبية محلية فعالة واستنتاج لغوي إلى مشاريع C# الخاصة بك.