Microsoft integriert AI-Dienste in Visual Studio

EntwicklerProjekte

Die Erweiterung Visual Studio Tools for AI bringt Support für Deep-Learning-Frameworks verschiedener Anbieter. Darunter sind das Microsoft Cognitive Toolkit und Google TensorFlow. Die Erweiterung ergänzt das bereits im September vorgestellte Visual Studio Code for AI.

Microsoft hat auf seiner Entwicklerkonferenz Connect eine Erweiterung für Visual Studio vorgestellt, durch die Microsofts Entwicklungsumgebung mit AI-Diensten verknüpft wird. Die Visual Studio Tools for AI genannte Erweiterung unterstützt Deep-Learning-Frameworks von Microsoft und Drittanbietern.

Microsoft Visual Studio (Bild: Microsoft)

Dazu gehören unter anderem das Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Google TensorFlow, Theano, Keras und Caffe2. Dafür nutzt Visual Studio Tools for AI den vorhandenen Code-Support für Python und C/C++/C#. Darüber hinaus wird auch Cognitive Toolkit BrainScript unterstützt.

“Visual Studio Tools for AI ist eine Erweiterung, um Deep-Learning- und AI-Lösungen zu entwickeln, zu testen und einzurichten”, heißt es in der Beschreibung der Erweiterung im Visual Studio Marketplace. Sie integriere sich für verschiedene Aufgaben wie Model Training Jobs nahtlos mit Azure Machine Learning. Weitere Details zu der Erweiterung hält Microsoft auch auf GitHub bereit.

Schon im September hatte Softwarekonzern eine ähnliche Lösung für Visual Studio Code vorgestellt. Die Erweiterung Visual Studio Code for AI soll es Entwicklern ebenfalls erlauben, auf das Microsoft Cognitive Toolkit, Google TensorFlow, Theano, Keras, Chainer und Caffe2 zuzugreifen.

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Beide Erweiterungen gehören zu Microsofts Machine-Learning-Initiative “Open Mind Studio”, die das Unternehmen bereits im Herbst 2016 vorstellte. Auch der kürzlich enthüllte Azure Machine Learning Workbench wurde für Open Mind Studio entwickelt.

Im vergangenen Jahr beschrieb Microsoft Open Mind Studio als “das Visual Studio für Machine Learning”. Es soll auf einer Vielzahl von CPU/GPU-, FPGA-, Cloud- und Client-Geräten laufen. Entwickelt wurde es für den Einsatz auf einer verknüpften Infrastruktur und für die Zusammenarbeit mit verschiedenen Deep Learning Frameworks, Open Source Computation Frameworks wie Hadoop und Spark, spezialisierten und optimierten Computation Frameworks und sogar künftigen Frameworks.

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