CPU-инференс с Florence-2 и ONNX в C#

Развертывание современных мультимодальных AI-моделей в локальной среде CPU обеспечивает экономичность, конфиденциальность и портативность рабочих процессов приложений. Этот текстовый курс поможет вам освоить запуск моделей компьютерного зрения Florence-2 с использованием ONNX Runtime в приложениях на C# и .NET. Вы поймете, как оптимизировать конвейеры (pipelines) мультимодальных моделей для CPU-инференса, управлять входными данными и токенизацией, а также интегрировать логику инференса непосредственно в корпоративные .NET-решения. Чему вы научитесь: - Понимать фундаментальные концепции мультимодальных моделей и выполнения ONNX - Настраивать движок ONNX Runtime в современных C# приложениях - Обрабатывать изображения и текстовые входные данные для конвейеров модели Florence-2 - Выполнять легковесный CPU-инференс без необходимости в выделенных GPU - Парсить выходные данные модели, ограничивающие рамки (bounding boxes) и сгенерированные описания в C# - Применять базовые практики LLMOps для локального версионирования моделей и мониторинга производительности Курс начинается с основных терминов, архитектурных основ и руководств по настройке, после чего переходит к структурированным примерам реализации кода и методам оптимизации. Этот курс предназначен для C# разработчиков, инженеров-программистов и новичков, желающих интегрировать локальный мультимодальный AI-инференс в свои приложения без сложных облачных зависимостей. Начните чтение сегодня, чтобы внедрить эффективный локальный компьютерный анализ изображений и языковой инференс в свои C# проекты.