摘要：NET 9引入了高性能的C#绑定和自动微分支持，使得C#程序员能够更加顺畅地运用TensorFlow的强大功能。完整的Keras API采用C#实现，实现了模型定义与训练的无缝对接，大大提升了.NET环境下深度学习项目的开发效率。

.NET 9作为微软倾力打造的新一代开发平台，在AI集成方面展现出了强大的实力和前瞻性。以下是对.NET 9的AI集成的详细解析：

TensorFlow.NET升级

.NET 9引入了高性能的C#绑定和自动微分支持，使得C#程序员能够更加顺畅地运用TensorFlow的强大功能。

完整的Keras API采用C#实现，实现了模型定义与训练的无缝对接，大大提升了.NET环境下深度学习项目的开发效率。

OpenAISDK集成

.NET 9引入了OpenAISDK，使开发者能够直接访问OpenAI最新的公共AI模型，如GPT-4及其结构化输出功能。

丰富的API支持、可扩展的设计以及与Azure OpenAI的无缝集成，为.NET应用程序注入了对话式AI、动态内容生成等前沿AI技术。

ONNX原生支持

.NET 9原生支持ONNX（Open Neural Network Exchange）这一跨平台的模型交换格式，极大地简化了模型加载与运行的过程。

开发者无需繁琐的额外安装，即可通过专用命名空间直接加载ONNX模型，享受高效内存管理和硬件加速（CPU、GPU、DirectML）带来的便利。

ML.NET 4.0增强

ML.NET 4.0作为.NET 9中不可或缺的一部分，其AutoML功能通过多指标优化和时间序列预测支持得到了显著增强。

新增的Infer API简化了模型部署，而将TensorFlow和ONNX模型转换为ML.NET格式则有助于提高性能。

Microsoft.ML.GenAI包带来了一系列流行的GenAI模型的torchsharp实现，进一步丰富了.NET生态中的AI工具箱。

GPU加速

.NET 9充分认识到GPU加速在AI模型训练与部署中的重要性。

新引入的Tensor类型为高效的张量运算提供了坚实基础，而CUDA互操作改进则通过与Nvidia cuDNN库的集成，显著提升了深度学习基元的性能。

AI辅助代码生成

.NET 9在AI辅助代码生成与NLP工具上也作出了显著提升。

利用dotnetai命令，开发者能方便地生成代码片段、重构代码以及创建单元测试，大大节省了重复劳动的时间。

NLP工具

.NET 9提供了一组丰富的NLP工具，用于标记化、命名实体识别（NER）、情感分析和文本分类等任务。

这些工具使得文本处理变得更为简单和高效，满足了开发者在NLP领域的多样化需求。

社区资源

.NET社区也为AI开发者提供了丰富的资源，如Semantic Kernel（用于加速AI应用开发的工具）、Botsharp（用于构建智能对话系统的开源项目）以及Senparc.AI（致力于为开发者提供安全、高效的AI模型和数据服务的开源工具包）等。

应用场景

.NET 9的AI集成功能广泛应用于自动驾驶汽车、智能家居、医疗诊断、金融风控等多个领域。

通过集成先进的AI技术，.NET 9助力开发者构建出更加智能、高效的应用程序，推动了各行各业的数字化转型和创新发展。

优势

简化开发流程：.NET 9通过深度整合各类AI工具与库，为开发者提供了全方位的支持，简化了AI开发流程。

降低技术门槛：无论你是初涉AI的编程新手还是经验丰富的资深开发者，.NET 9都能助你轻松应对AI项目的挑战。

高效性能：.NET 9在处理大规模数据集和复杂模型时展现出前所未有的计算效能，满足了开发者对高性能AI应用的需求。

综上所述，.NET 9的AI集成功能在多个方面展现出强大的实力和优势，为开发者提供了便捷的工具与丰富的资源，推动了AI技术在各行各业的应用和发展。

来源：opendotnet