Tools for AI: 以开发者为中心的全平台人工智能开发套件

在前不久的微软Build 2018大会，微软围绕“如何利用人工智能技术来构建更智能的云和边缘计算”这个中心，介绍了从Cognitive Services、Bot Framework、 Azure ML到BrainWave等一系列产品更新。而在5月21日召开的2018 微软人工智能大会（Microsoft AI Innovate 2018）上，微软又针对中国市场推出一系列新技术和工具，包括由中国研发团队主导开发的Tools for AI人工智能开发套件。

Tools for AI为开发者提供了一个全平台、全软件产品生命周期、支持各种深度学习框架的开发套件。开发者可以通过熟悉的Visual Studio 和Visual Studio Code开发工具，快速开发深度学习相关的程序。Tools for AI的一键安装功能可以帮助开发者配置深度学习的开发环境，配合Visual Studio (Code)自带的Python语言开发功能，开发者可以方便地编辑和调试基于CNTK、TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架下构建的深度学习训练程序。

开发者不仅可以方便地在本地编辑和调试训练程序，还可以充分利用云端的计算资源加速训练。针对不同开发者所拥有的云端资源差异，Tools for AI提供了多种支持。对于已拥有小规模自有训练资源的开发者，Tools for AI支持任意远端的Linux服务器或者基于容器的服务器；对于已经采用Azure ML、Azure Batch for AI等云端高级训练服务的客户，Tools for AI也可直接支持；对于想自己搭建较大规模训练集群的开发者，Tools for AI则通过与开源开放深度学习平台软件Open Platform for AI (OpenPAI) 合作提供支持。

值得一提的是，对于云端训练，Tools for AI可通过统一的可视化界面对训练任务、数据进行管理。可视化的调试工具、参数自动选择工具等高级功能的继承，也将帮助开发者更加高效地利用云端训练资源。

从模型到应用，一直是深度学习技术落地的关键一环。基于深度学习模型标准ONNX和微软最近发布的SDK WinML，Tools for AI可以帮助用户开发基于Universal Windows Platform (UWP)的应用程序。通过自带的模型转换工具和运行库，Tools for AI也能帮助用户开发Android、iOS上的应用。此外，基于Tools for AI，开发者还可以利用Cognitive Services微软认知服务等预先开发好的深度学习模型和服务来开发应用程序。

Tools for AI开发套件的特性可以总结为：

1.Tools for AI与Visual Studio (Code) 配合，为开发者提供了一个快速入门深度学习开发的集成开发环境，包括：

——跨平台的Python编辑调试环境

——一键安装所有主流深度学习框架开发环境 ，包括CNTK、TensorFlow、PyTorch、Caffe2、MXNet等

——包含庞大的样例库和项目模板等

2.Tools for AI可与各层级云端紧密集成，方便开发者利用云端资源管理和训练深度学习模型，支持的云端服务包括：

——任意的远程Linux 服务器

——基于容器技术的服务器

——Azure上的DLVM虚拟机；Azure ML服务；Azure Batch AI服务

——深度学习平台软件Open Platform for AI (OpenPAI)

3.Tools for AI提供完整的人工智能开发生命周期管理功能，包括模型训练、模型转换、应用程序开发等。

4.Tools for AI和微软预建的高阶人工智能相服务（例如微软认知服务Cognitive Services）结合，可帮助开发者更快地开发应用程序。

秉持开放、以开发者为中心的设计理念，Tools for AI致力于提供给开发者一个熟悉、一致和开放的开发环境，帮助他们完成深度学习开发全生命周期的所有工作。了解更多关于Tools for AI人工智能开发套件的信息，欢迎访问：

Visual Studio Tools for Artificial Intelligence | Visual Studio

https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-toolsai.vscode-ai

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