Когда нужно прикрутить к Windows-приложению машинное обучение, обычно начинается квест: разобраться в API, найти подходящую модель, написать обвязку. AI Dev Gallery от Microsoft экономит часы работы - это коллекция из более чем 25 готовых примеров с полным исходным кодом.
В галерее собраны примеры для типовых задач: распознавание объектов на изображениях, обработка текста, работа с аудио. Каждый сценарий можно сразу запустить и посмотреть, как он работает. Модели подтягиваются с Hugging Face и GitHub, что избавляет от поисков по документации и форумам.
Все примеры написаны на C# - открываешь код, смотришь реализацию, понимаешь логику. Если что-то подходит под твою задачу, просто экспортируешь проект в Visual Studio одним кликом и дорабатываешь под конкретные требования. Не нужно собирать решение из разрозненных туториалов и Stack Overflow.
Сервис доступен через Microsoft Store - стандартная установка в пару кликов. Если нужен полный контроль или хочется покопаться в коде самой галереи, можно склонировать репозиторий с GitHub и собрать проект в Visual Studio 2022 или новее.
AI Dev Gallery пригодится тем, кто разрабатывает под Windows и хочет добавить в приложение возможности машинного обучения без глубокого погружения в теорию. Студенты могут использовать примеры для учебных проектов, опытные программисты - как стартовую точку для прототипов. Вместо того чтобы тратить день на настройку окружения и поиск рабочей модели, получаешь готовый шаблон и сразу переходишь к адаптации под свои нужды.
Локальный инструмент для запуска различных нейросетевых моделей на персональном компьютере. Поддерживает генераторы изображений, аудио, видео и другие типы моделей без необходимости подключения к облачным сервисам.
Платформа с 400+ бесплатными API к нейросетям вроде DeepSeek, Qwen-Image и MiniMax для генерации текста, изображений, видео и аудио. Каждая модель с документацией и открытым кодом.
Командная библиотека сниппетов кода с ИИ-поиском и автоматической генерацией контекста для быстрого доступа к готовым решениям.
Позволяет проводить исследования в области ML с помощью наборов данных, инструментов, моделей и ресурсов.
Блог