在前不久的微软Build 2018大会上，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。而在今天召开的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服务（例如微软认知服务Cognitive Services）相结合，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：

https://www.visualstudio.com/downloads/ai-tools-vs/

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

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