विंडोज़ में एआई: एआई उपकरण और सुविधाएँ जिनमें आपकी रुचि हो सकती है

Ai In Windows Ai Tools And Features You May Be Interested In

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Microsoft ने AI में बहुत अधिक जनशक्ति और वित्तीय संसाधनों का निवेश किया है और अच्छे परिणाम प्राप्त किए हैं। इस पोस्ट में, मिनीटूल विंडोज़ में एआई के बारे में बात करेंगे, जिसमें विंडोज़ 11 और विंडोज़ 10 में एआई टूल्स और फीचर्स शामिल हैं।

जैसा कि आप जानते हैं, माइक्रोसॉफ्ट ने विंडोज 10 और विंडोज 11 में अधिक से अधिक एआई फीचर्स विकसित और लाए हैं। विंडोज़ में एआई आज एक विषय है! माइक्रोसॉफ्ट में AI का एक नया युग आ गया है। इस पोस्ट में, हम आपको विंडोज़ में एआई-संचालित सुविधाओं से परिचित कराते हैं।

विंडोज़ में सहपायलट

Windows Copilot Windows 11 में एक नया AI-संचालित फीचर है (Windows 10 में भी उपलब्ध है)। यह एक बुद्धिमान सहायक है जो अपने उपयोगकर्ताओं को पूरे वेब से उत्तर और प्रेरणा प्राप्त करने में मदद कर सकता है, रचनात्मकता और सहयोग का समर्थन करता है, और आपको कार्य पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करता है।

Windows 11 23H2 पर, Windows Copilot बिल्ड 22631.3007 या बाद के संस्करण पर उपलब्ध है। Windows 11 22H2 पर, यह बिल्ड 22621.3007 या बाद के संस्करण पर उपलब्ध है। इसके अलावा, विंडोज़ में AI के लिए Microsoft Edge संस्करण 120.0.2210.121 या बाद के संस्करण की आवश्यकता होती है। यदि आप अभी भी विंडोज़ 10 चला रहे हैं, तो आप ऐसा कर सकते हैं सहपायलट सक्षम करें ViVeTool की मदद से।

यदि आप जानना चाहते हैं कि क्या आपके डिवाइस पर कोपायलट उपलब्ध है, तो आप निम्न रजिस्ट्री कुंजी की जांच कर सकते हैं:

• रजिस्ट्री पथ: HKEY_CURRENT_USER\सॉफ़्टवेयर\Microsoft\Windows\Shell\Copilot
• रजिस्ट्री कुंजी नाम: क्या कोपायलट उपलब्ध है?
• संभावित मान: 0 का मतलब उपलब्ध नहीं है या 1 का मतलब उपलब्ध है।

यहाँ क्लिक करें विंडोज़ में कोपायलट के बारे में अधिक जानकारी जानने के लिए।

विंडोज़ एआई स्टूडियो

विंडोज़ एआई स्टूडियो भी विंडोज़ एआई टूल्स में से एक है। यह एज़्योर एआई स्टूडियो और हगिंग फेस जैसे अन्य कैटलॉग से अत्याधुनिक एआई विकास उपकरण और मॉडल को एकीकृत करके जेनेरिक एआई ऐप्स के विकास को सरल बनाता है।

विंडोज़ एआई स्टूडियो डेवलपर्स को अपने विंडोज़ ऐप्स में स्थानीय उपयोग के लिए अत्याधुनिक छोटे भाषा मॉडल (एसएलएम) को ठीक करने, अनुकूलित करने और तैनात करने में सक्षम बनाता है। यह एक एंड-टू-एंड गाइडेड वर्कस्पेस सेटअप प्रदान करता है जिसमें एक मॉडल कॉन्फ़िगरेशन यूआई और फी जैसे लोकप्रिय एसएलएम को ठीक करने के लिए निर्देशित ट्यूटोरियल, साथ ही लामा 2 और मिस्ट्रल जैसे अत्याधुनिक मॉडल शामिल हैं।

वर्कस्पेस में एकीकृत प्रॉम्प्ट फ्लो और ग्रेडियो टेम्प्लेट का उपयोग करके डेवलपर्स अपने फाइन-ट्यून किए गए मॉडल का तुरंत परीक्षण कर सकते हैं।

तुम कर सकते हो इस विंडोज़ एआई स्टूडियो गिटहब पेज पर जाएँ नवीनतम प्रासंगिक दस्तावेज़ प्राप्त करने के लिए। आगे उपयोग के लिए आप विंडोज़ एआई स्टूडियो भी डाउनलोड कर सकते हैं।

विंडोज़ मशीन लर्निंग

अपने विंडोज़ अनुप्रयोगों में मशीन लर्निंग को लागू करने के लिए विंडोज़ एमएल की शक्ति का उपयोग करें। विंडोज़ एमएल एक उच्च-प्रदर्शन, भरोसेमंद एपीआई के रूप में कार्य करता है जो विंडोज़ उपकरणों पर हार्डवेयर-त्वरित एमएल अनुमानों की तैनाती की सुविधा प्रदान करता है।

विंडोज एमएल को विंडोज 10 और विंडोज सर्वर 2019 के नवीनतम संस्करणों में शामिल किया गया है, और यह विंडोज 8.1 के साथ बैकवर्ड संगतता के लिए NuGet पैकेज के रूप में भी उपलब्ध है। यह डेवलपर्स को निम्नलिखित लाभ प्रदान करता है:

• सरलीकृत विकास: चूंकि विंडोज 10 और विंडोज सर्वर 2019 के नवीनतम संस्करण मूल रूप से विंडोज एमएल को एकीकृत करते हैं, आपको केवल विजुअल स्टूडियो और एक प्रशिक्षित ओएनएनएक्स मॉडल की आवश्यकता है, जिसे आप विंडोज एप्लिकेशन के साथ बंडल कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, यदि आपको अपनी एआई-संचालित सुविधाओं को पुराने विंडोज़ संस्करणों (8.1 से नीचे) तक विस्तारित करने की आवश्यकता है, तो विंडोज़ एमएल आपके एप्लिकेशन के साथ वितरण के लिए NuGet पैकेज के रूप में आसानी से उपलब्ध है।
• व्यापक हार्डवेयर समर्थन: विंडोज़ एमएल आपको अपना एमएल कार्यभार एक बार लिखने और सीपीयू, जीपीयू और एआई एक्सेलेरेटर सहित विभिन्न हार्डवेयर विक्रेताओं और सिलिकॉन प्रकारों में अत्यधिक अनुकूलित प्रदर्शन प्राप्त करने में सक्षम बनाता है। इसके अलावा, विंडोज़ एमएल समर्थित हार्डवेयर स्पेक्ट्रम में लगातार प्रदर्शन सुनिश्चित करता है।
• कम विलंबता और वास्तविक समय परिणाम: एमएल मॉडल का मूल्यांकन विंडोज उपकरणों की प्रसंस्करण क्षमताओं का उपयोग करके किया जा सकता है, जिससे छवियों और वीडियो जैसे विशाल डेटा सेट के स्थानीय, वास्तविक समय विश्लेषण को सक्षम किया जा सकता है। गेम इंजन या खोज के लिए अनुक्रमणिका जैसी पृष्ठभूमि प्रक्रियाओं जैसे प्रदर्शन-गहन कार्यों में उपयोग के लिए परिणाम तुरंत और कुशलता से उपलब्ध कराए जाते हैं।
• उन्नत लचीलापन: विंडोज़ उपकरणों पर स्थानीय रूप से एमएल मॉडल का मूल्यांकन करने की क्षमता आपको व्यापक परिदृश्यों से निपटने की अनुमति देती है। उदाहरण के लिए, एमएल मॉडल मूल्यांकन तब भी हो सकता है जब डिवाइस ऑफ़लाइन हो या रुक-रुक कर कनेक्टिविटी का अनुभव कर रहा हो। यह उन परिदृश्यों को भी संबोधित करता है जहां गोपनीयता या डेटा संप्रभुता संबंधी चिंताएं सभी डेटा को क्लाउड पर प्रसारित होने से रोकती हैं।
• परिचालन लागत में कमी: क्लाउड में एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने और बाद में विंडोज़ उपकरणों पर स्थानीय स्तर पर उनका मूल्यांकन करने से बैंडविड्थ लागत में काफी कमी आ सकती है, साथ ही क्लाउड पर न्यूनतम डेटा भेजा जा सकता है, जैसा कि आपके एमएल मॉडल के चल रहे शोधन के लिए आवश्यक हो सकता है। इसके अलावा, यह दृष्टिकोण क्लाउड संसाधनों पर प्रभाव को कम करता है, इस प्रकार समग्र परिचालन व्यय को कम करता है।

यहाँ क्लिक करें अधिक जानकारी जानने के लिए.

जमीनी स्तर

विंडोज़ में एआई बहुत उपयोगी है। यह आपके काम को सरल बना सकता है और कठिन समस्याओं को तेजी से हल करने में आपकी मदद कर सकता है। आप इसमें अधिक से अधिक AI सुविधाएँ पा सकेंगे विंडोज़ 11 24H2 . आइये मिलकर इसका इंतज़ार करें।