La integración de inteligencia artificial (IA) en aplicaciones cliente de Windows es una tarea que se puede realizar mediante dos métodos principales: usando modelos locales o modelos basados en la nube. Para la opción de modelo local, se pueden utilizar modelos preexistentes o entrenar uno propio con plataformas como TensorFlow o PyTorch, e integrarlo en la aplicación a través de OnnxRuntime. El Windows Copilot Runtime también ofrece API para diversas funciones, como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) o el uso del modelo Phi Silica. Alternativamente, se puede optar por alojar el modelo en la nube y acceder a él a través de una API REST, permitiendo que la aplicación delegue tareas intensivas en recursos en la nube.
En cuanto a los lenguajes de programación más adecuados para desarrollar aplicaciones cliente de Windows con IA, se puede usar cualquier lenguaje de preferencia. C# es ampliamente utilizado, pero si se requiere un mayor control sobre los detalles de bajo nivel, C++ es una opción excelente. También es posible utilizar Python y el Subsistema de Windows para Linux (WSL) para ejecutar herramientas de IA basadas en Linux en Windows.
Uno de los mejores frameworks para aplicaciones cliente de Windows es OnnxRuntime. Para asegurar la privacidad y seguridad de los datos al usar IA, se deben seguir las mejores prácticas, como cifrar datos sensibles, usar conexiones seguras y obtener el consentimiento de los usuarios antes de recolectar datos. Además, es crucial ser transparente sobre el uso de los datos y proporcionar a los usuarios control sobre su información.
Los requerimientos del sistema para ejecutar IA en aplicaciones de Windows varían según la complejidad del modelo y la aceleración de hardware que se utilice. Para modelos simples, un CPU moderno puede ser suficiente, pero para modelos más complejos se puede necesitar un GPU o NPU. La memoria, el almacenamiento y el ancho de banda de red también deben considerarse.
Para optimizar el rendimiento de la IA en Windows, se recomienda usar aceleración de hardware como GPUs o NPUs. Los portátiles optimizados para Windows Copilot+ proporcionan un aumento significativo en el rendimiento para tareas de IA.
Los modelos de IA pre-entrenados también pueden ser utilizados en aplicaciones de Windows, ya sea descargándolos de internet o mediante servicios de IA en la nube, integrándolos luego con frameworks como OnnxRuntime.
DirectML es una API de bajo nivel para el aprendizaje automático que proporciona aceleración de GPU para tareas comunes de IA en una amplia variedad de hardware y controladores compatibles. Por su parte, ONNX (Open Network Neural Exchange) es un formato estándar abierto para representar modelos de aprendizaje automático, y con OnnxRuntime, se puede ejecutar estos modelos en diferentes plataformas y dispositivos.
La inferencia y el entrenamiento de modelos son procesos clave en la ingeniería de IA. La inferencia es el uso de un modelo entrenado para hacer predicciones en datos nuevos, mientras que el entrenamiento implica ajustar un modelo con datos de entrenamiento para optimizar su rendimiento. La afinación de modelos, o “fine-tuning”, adapta un modelo preentrenado para tareas específicas, mejorando su rendimiento en aplicaciones concretas. La ingeniería de prompts es una técnica para moldear el comportamiento de un modelo de lenguaje generativo ajustando estratégicamente las entradas para obtener respuestas deseadas.
Las diferencias entre científicos de datos, ingenieros de ML y desarrolladores de aplicaciones radican en sus roles y responsabilidades específicas. Los científicos de datos se centran en definir problemas, recopilar y analizar datos y entrenar algoritmos. Los ingenieros de ML despliegan y mantienen modelos en producción, mientras que los desarrolladores de aplicaciones integran los modelos de IA en la lógica de la aplicación y la interacción con el usuario.
En conclusión, la integración de IA en aplicaciones cliente de Windows es un proceso que implica la selección de métodos y herramientas adecuados, así como la adherencia a prácticas recomendadas para garantizar un rendimiento óptimo y la seguridad de los datos.
