Natív Anaconda-támogatást kapott a Surface Laptop Ultra Windows ARM-en

Kikerül a fordítási réteg a Python mögül

Az Anaconda közlése szerint a Windows on ARM rendszert futtató Surface Laptop Ultra gépek már a megjelenés első napjától használhatók Python-alapú AI-fejlesztésre és adatelemzésre. A Python-futtatókörnyezet, a conda csomagkezelő és az Anaconda megbízható tárházának csomagjai ARM64-re készültek, így közvetlenül a processzoron futnak.

Korábban a Windows on ARM felhasználóinak emulációra kellett hagyatkozniuk. Az Anaconda és a Miniconda a Prism fordítási rétegen keresztül működött, amely lehetővé teszi az x64-es alkalmazások futtatását ARM-chipeken. A vállalat szerint ez működőképes megoldás volt, de minden utasításhoz extra lépést adott, és a hardverspecifikus kódot tartalmazó csomagokkal is adódhattak kompatibilitási problémák.

A natív támogatás az Anaconda szerint különösen a helyi AI-fejlesztésnél fontos. Az ilyen munkafolyamatokban a Python-futtatókörnyezettől a grafikus processzorral kommunikáló könyvtárakig hosszú szoftveres láncnak kell együttműködnie.

A Kilo Desktop kezeli a környezeteket és a modelleket

A fejlesztők a Kilo Desktop nevű, fejlesztőknek és adatelemzőknek szánt ügynöki mérnöki eszközben kezelhetik a Python-környezeteket, a helyi modelleket és az Anaconda csomagjait. A conda segítségével egy projekt környezete egyetlen environment.yml fájlban írható le. Ezt a fájlt a Kilo Desktopba lehet importálni, majd az Anaconda ellenőrzött csomagjaival felépíteni a munkakörnyezetet.

Ugyanaz a fájl egy másik Surface gépen vagy egy munkatárs számítógépén is újra felhasználható. Az Anaconda szerint ez kevesebb bizonytalanságot jelenthet a projektek újraépítésekor, mivel a Python-verzió és a csomagok leírása együtt marad.

A Kilo Desktop helyi modellek importálására, kiszolgálására és használatára is alkalmas. A fejlesztők néhány kattintással betölthetnek egy nyílt súlyú modellt, majd helyi modellszervert indíthatnak. A szerver az elterjedt, OpenAI-kompatibilis API-t használja, ezért a meglévő kódok és eszközök egyetlen cím módosításával a helyi modellre irányíthatók.

A teljes AI-munkafolyamat a laptopon maradhat

Az Anaconda bemutatott munkafolyamata egy új Surface eszköz üzembe helyezésétől a működő AI-alkalmazásig vezet. A felhasználó telepítheti a Kilo Desktop Windows on ARM változatát, létrehozhatja a projekt környezetét az environment.yml fájlból, majd helyileg kiszolgálhatja a modellt. Erre építve Python-alkalmazás készülhet Anaconda-csomagokkal, például egy Streamlit-irányítópult, amely helyi adatkészlet kérdéseire válaszol az eszközön futó modell segítségével.

A vállalat szerint ebben a felállásban a Python-futtatókörnyezet, a csomagok, a modell, az ügynök, az adatok és a kész alkalmazás is a laptopon marad. A letöltött csomagok és modellek használata után a működés helyben történik, az adatok pedig nem kerülnek a felhőbe.

Reprodukálhatóságot és kontrollt ígér a megoldás

Az egyéni fejlesztők számára a helyi futtatás prototípus-készítéshez, érzékeny privát adatok feldolgozásához vagy útközbeni munkához lehet hasznos az Anaconda szerint. A csapatok számára a környezetfájlok egységesebb beállításokat, a Windows on ARM új sandboxing-megoldásai pedig korlátozott hozzáférésű működést biztosíthatnak az ügynököknek valódi projekteken.

Az Anaconda natív Windows on ARM támogatása a közlemény szerint már elérhető. A kipróbáláshoz a vállalat a Kilo with Anaconda Packages for Windows on ARM csomagot, az Anaconda Vetted Packages for Windows on ARM csomagokat és a Microsoft Execution Containers GitHub-oldalát jelöli meg.