今天，微軟在Windows博客上正式發布了可用於生產環境的Windows ML。它是內置的AI推理運行時，針對本地設備的模型推理進行了優化，並且簡化了跨CPU、GPU和NPU的模型依賴關係管理。
Windows ML與ONNX運行時相兼容，因此開發者能非常容易地把現有的模型過渡到Windows ML上來，他們也可以通過VS Code的AI工具包轉換PyTorch模型並部署到Windows 11 PC上。在新的框架下，Windows處理ONNX運行時和執行提供者（Execution Providers）的維護和分發。執行提供者是軟體框架和晶片之間的組件，可以在NVIDIA、AMD、英特爾和高通的不同晶片上優化模型。
得益於Windows ML框架，開發者可以將他們的模型快速部署到各種硬體架構的設備上，而不需要針對特定晶片構建程序，該框架還支持預編譯模型。又因為統一了運行時，Windows ML還能減少應用程序的開銷。兼容性和硬體優化同樣是這個框架的優點。
目前Adobe、BUFFERZONE、McAfee等多家公司的產品已經準備在新版本中採用Windows ML。以Adobe的Premiere Pro和After Effects為例，他們準備將全部本地運行的AI模型遷移到Windows ML上。McAfee則利用AI模型自動檢測網路上的deepfake影片和其他釣魚手段。
