尋找或訓練 Windows ML 模型

Windows ML 可使用 ONNX 格式模型，因為 Windows ML 是 Windows 支援的 ONNX 執行環境及硬體專用執行提供者的發行版。 這表示你可以使用來自各種來源的數百萬個現有預訓練模型，或是自行訓練模型。 本指南介紹了在哪裡找到、轉換或訓練 ONNX 模型。

想了解更多關於 Windows ML 的資訊，請參閱 「什麼是 Windows ML」。

你也可以在 Windows 上的 Microsoft Foundry 中選擇數十個現成型 AI 模型和 API，這些模型可透過 Windows ML 執行。 詳情請參見 在 Windows 上使用 Microsoft Foundry 的本地 AI。

選項一：使用 WinML CLI 的模型

使用 Windows ML CLI，您可以從超過 100 種已驗證的支援型號目錄開始，並為 Windows ML 準備。 CLI 會從 Hugging Face 或你自己的管線中取得模型，然後轉換、分析、優化，並編譯成一個可攜式的 Windows 裝置。

欲瀏覽可用型號，請參閱支援的 Windows ML CLI 模型。 欲了解更多相關資訊，請參閱 Windows ML CLI。

選項二：使用其他現有的 ONNX 模型

Hugging Face 擁有數千個 ONNX 模型，你可以搭配 Windows ML 一起使用。 你可以透過以下方式找到 ONNX 模型：

1. 瀏覽 Hugging Face 模型中心
2. 在函式庫過濾器中依「ONNX」進行篩選

你需要找到一台與你所使用的 Windows ML 版本中包含的 ONNX 執行時版本相容的機型。 請參閱 Windows ML 所內建的 ONNX 執行環境版本，以了解您使用的 ONNX 執行時版本。

選項三：將現有模型轉換為 ONNX 格式

來自 PyTorch、TensorFlow 或其他框架的模型可轉換為 ONNX 格式，並搭配 Windows ML 使用。

Hugging Face 擁有數百萬個模型，你可以轉換並搭配 Windows ML 使用。

你需要將模型轉換成能搭配你使用的 Windows ML 版本中包含的 ONNX 執行時版本。 請參閱 Windows ML 所內建的 ONNX 執行環境版本，以了解您使用的 ONNX 執行時版本。

要將模型轉換為 ONNX 格式，請參考框架專用文件，例如：

• 轉換 PyTorch 模型教學
• 轉換 TensorFlow 模型教學

選項四：微調現有模型

許多 Hugging Face 或其他來源的模型都可以依照 Hugging Face 模型卡上的指示進行微調。 接著你可以依照上述選項3的指示，將微調好的模型轉換成ONNX。

一種流行的微調方法是使用 olive 微調命令。 請參閱 Olive 文件 以了解更多關於使用 Olive 的資訊。

選項五：火車模型

如果你需要一個模型來執行特定任務，但找不到現有模型，你可以用 PyTorch、TensorFlow 或其他框架訓練自己的模型。

訓練好模型後，依照上方選項 3 的指示將模型轉換成 ONNX 格式。

後續步驟

一旦你有了 ONNX 模型，就可以在目標裝置上用 Windows ML 執行它。

• 安裝 Windows ML EPs - 在 Windows ML 中下載並安裝執行提供程式
• 運行 ONNX 模型 - 學習如何用機器學習Windows推理

其他解決方案

作為 Windows Microsoft Foundry 的一部分，你還可以從數十個現成型 AI 模型和 API 中選擇，這些模型透過 Windows ML 執行。 詳情請參見 在 Windows 上使用 Microsoft Foundry 的本地 AI。