KI in Windows: KI-gestützte Funktionen in Windows

Wie Sie wissen, hat Microsoft mehr und mehr KI-Funktionen in Windows 10 und Windows 11 entwickelt und eingeführt. KI in Windows ist heute ein beliebtes Thema! Eine neue Ära der KI ist bei Microsoft angebrochen. In diesem Beitrag stellen wir Ihnen die KI-gestützten Funktionen in Windows vor.

Copilot in Windows

Windows Copilot ist eine neue KI-gestützte Funktion in Windows 11 (auch in Windows 10 verfügbar). Es handelt sich um einen intelligenten Assistenten, der seinen Nutzern helfen kann, Antworten und Inspirationen aus dem Internet zu erhalten, der Kreativität und Zusammenarbeit unterstützt und Ihnen hilft, sich auf eine Aufgabe zu konzentrieren.

Unter Windows 11 23H2 ist der Windows Copilot ab Build 22631.3007 verfügbar. Unter Windows 11 22H2 ist er ab Build 22621.3007 oder später verfügbar. Außerdem erfordert die KI in Windows Microsoft Edge Version 120.0.2210.121 oder höher. Wenn Sie noch Windows 10 verwenden, können Sie Copilot mit Hilfe von ViVeTool aktivieren.

Wenn Sie wissen möchten, ob Copilot auf Ihrem Gerät verfügbar ist, können Sie den folgenden Registrierungsschlüssel überprüfen:

• Registrierungspfad: HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\Shell\Copilot
• Name des Registrierungsschlüssels: IsCopilotAvailable
• Mögliche Werte: 0 bedeutet nicht verfügbar oder 1 bedeutet verfügbar.

Klicken Sie hier, um weitere Informationen über Copilot in Windows zu erhalten.

Windows AI Studio

Windows AI Studio ist ebenfalls eines der Windows-KI-Tools. Es vereinfacht die Entwicklung von generativen KI-Anwendungen durch die Integration modernster KI-Entwicklungstools und Modelle aus Azure AI Studio und anderen Katalogen wie Hugging Face.

Windows AI Studio ermöglicht es Entwicklern, hochmoderne kleine Sprachmodelle (SLMs) für die lokale Verwendung in ihren Windows-Anwendungen zu verfeinern, anzupassen und bereitzustellen. Es bietet ein durchgängig geführtes Workspace-Setup, das eine Modellkonfigurations-UI und geführte Tutorials für die Feinabstimmung beliebter SLMs wie Phi sowie moderner Modelle wie Llama 2 und Mistral umfasst.

Entwickler können ihre fein abgestimmten Modelle mit den in den Arbeitsbereich integrierten Prompt Flow- und Gradio-Vorlagen schnell testen.

Sie können diese Windows AI Studio GitHub Seite besuchen, um das neueste relevante Dokument zu erhalten. Sie können Windows AI Studio auch zur weiteren Verwendung herunterladen.

Windows Machine Learning

Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Windows ML, um Machine Learning in Ihre Windows-Anwendungen zu implementieren. Windows ML dient als leistungsstarke, zuverlässige API, die den Einsatz von hardwarebeschleunigten ML-Inferenzen auf Windows-Geräten erleichtert.

Windows ML ist in den neuesten Editionen von Windows 10 und Windows Server 2019 enthalten und ist zusätzlich als NuGet-Paket für die Abwärtskompatibilität mit Windows 8.1 verfügbar. Es bietet die folgenden Vorteile für Entwickler:

• Vereinfachte Entwicklung: Da die neuesten Versionen von Windows 10 und Windows Server 2019 Windows ML nativ integrieren, benötigen Sie nur Visual Studio und ein trainiertes ONNX-Modell, das Sie mit der Windows-Anwendung bündeln können. Wenn Sie Ihre KI-gesteuerten Funktionen auf ältere Windows-Versionen (bis hinunter zu 8.1) erweitern möchten, ist Windows ML außerdem als NuGet-Paket für die Verteilung mit Ihrer Anwendung verfügbar.
• Umfassende Hardware-Unterstützung: Windows ML ermöglicht es Ihnen, Ihre ML-Workloads einmal zu schreiben und eine hochgradig optimierte Leistung über verschiedene Hardwareanbieter und Siliziumtypen hinweg zu erzielen, einschließlich CPUs, GPUs und KI-Beschleunigern. Darüber hinaus gewährleistet Windows ML eine konsistente Leistung über das gesamte unterstützte Hardwarespektrum hinweg.
• Geringe Latenz und Echtzeit-Ergebnisse: ML-Modelle können unter Nutzung der Verarbeitungsfunktionen von Windows-Geräten evaluiert werden, was eine lokale Echtzeit-Analyse großer Datensätze, wie z. B. Bilder und Videos, ermöglicht. Die Ergebnisse werden umgehend und effizient für leistungsintensive Aufgaben wie Spiele-Engines oder Hintergrundprozesse wie die Indexierung für die Suche zur Verfügung gestellt.
• Verbesserte Flexibilität: Durch die Möglichkeit, ML-Modelle lokal auf Windows-Geräten zu evaluieren, können Sie ein breiteres Spektrum an Szenarien bewältigen. So kann die ML-Modellbewertung beispielsweise auch dann erfolgen, wenn das Gerät offline ist oder die Verbindung unterbrochen ist. Dies gilt auch für Szenarien, in denen Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes oder der Datenhoheit die Übertragung aller Daten in die Cloud verhindern.
• Geringere Betriebskosten: Durch das Trainieren von ML-Modellen in der Cloud und die anschließende lokale Auswertung auf Windows-Geräten können die Bandbreitenkosten erheblich gesenkt werden, da nur minimale Daten an die Cloud gesendet werden, die für die laufende Verfeinerung Ihres ML-Modells erforderlich sein könnten. Darüber hinaus minimiert dieser Ansatz die Auswirkungen auf die Cloud-Ressourcen und senkt so die Gesamtbetriebskosten.

Klicken Sie hier, um weitere Informationen zu erhalten.

Fazit

KI in Windows ist sehr nützlich. Sie kann Ihre Arbeit vereinfachen und Ihnen helfen, schwierige Probleme schneller zu lösen. In Windows 11 24H2 werden Sie mehr und mehr KI-Funktionen finden können. Freuen wir uns gemeinsam darauf.