A Visual Studio 2022 fejlesztői környezet új szintre emelte az alkalmazásfejlesztés és a mesterséges intelligencia integrációját, különösen a gépi tanulási (ML) modellek beépítésével. A digitális korszakban a szoftverek intelligenssé tétele – azaz képessé tétele önálló döntéshozatalra és automatizált tanulásra – már nem csupán lehetőség, hanem követelmény is. A Visual Studio integrációs lehetőségei ebben a kontextusban különösen relevánsak, mivel a fejlesztők meglévő tudáskészletükkel képesek komplex ML-megoldásokat létrehozni, anélkül hogy elmélyednének az adattudomány vagy a mesterséges intelligencia elméletében.

A gépi tanulás három alapvető formájának megkülönböztetése – felügyelt, felügyelet nélküli és megerősítéses tanulás – alapvető fontosságú a megfelelő modell kiválasztásához. A felügyelt tanulás során címkézett adatok segítségével történik a modell tréningje, míg a felügyelet nélküli tanulás a struktúrák és mintázatok felfedezésére összpontosít címkézetlen adatokban. A megerősítéses tanulás pedig egy dinamikus visszacsatolásos rendszeren keresztül optimalizálja a döntéshozatalt. A modellek alapjául szolgáló algoritmusok – például döntési fák, támogatott vektorgépek vagy neurális hálók – kiválasztása a probléma természetétől és az adatok jellegétől függ.

A Microsoft által fejlesztett ML.NET nyílt forráskódú, platformfüggetlen gépi tanulási keretrendszer, amelyet kifejezetten .NET-fejlesztők számára hoztak létre. Célja, hogy az ML-funkcionalitást elérhetővé tegye olyan fejlesztők számára is, akik nem rendelkeznek mély adattudományi háttérrel. A keretrendszer legfontosabb jellemzői közé tartozik a platformfüggetlenség, a .NET-tel való szoros integráció, a testreszabhatóság, az átláthatóság és a közösségi fejlesztésre épülő nyitottság.

Az ML.NET-hez tartozó Model Builder vizuális felületet biztosít a modellek létrehozásához és tréningeléséhez, így a fejlesztők akár kódírás nélkül is képesek működő ML-megoldásokat készíteni. A Model Builder a teljes modellkészítési folyamatot automatizálja: az adatok betöltésétől kezdve az algoritmus kiválasztásán és konfigurálásán keresztül egészen a működő kódrészletek generálásáig. A háttérben létrejövő .mbconfig fájl a modell konfigurációját és tanulási paramétereit – például a rétegek számát vagy a tanulási rátát – tartalmazza.

A modell létrehozásának első lépése egy üres konzolprojekt létrehozása, majd a Visual Studio projektmenüjében a „Machine Learning Model…” menüpont kiválasztása. A Model Builder felülete ezt követően lehetőséget kínál különböző forgatókönyvek (scenarios) kiválasztására, amelyeket három fő kategóriába sorol: táblázatos adatok (pl. regresszió, klasszifikáció), számítógépes látás (képosztályozás, objektumfelismerés), valamint szöveg- és hangfeldolgozási feladatok. A fejlesztő tehát a saját alkalmazása igényeihez igazítva választhatja ki az optimális gépi tanulási modelltípust.

A Model Builder AutoML-t (automatizált gépi tanulás) alkalmaz a legmegfelelőbb algoritmus és beállítás kiválasztására, amely különösen hasznos lehet kezdők számára, akik nem rendelkeznek tapasztalattal modellhangolás terén. Ugyanakkor a haladó fejlesztők számára is biztosított a lehetőség a modell teljes testreszabására és kódgenerálására. A generált kód könnyen integrálható ASP.NET Core web API-kba, így lehetőség nyílik valós idejű előrejelzésekre vagy Azure Functions segítségével szerver nélküli, skálázható ML-megoldások implementálására.

Fontos megérteni, hogy az ML.NET keretrendszer nem csupán egy egyszerű API, hanem egy teljes ökoszisztéma, amely támogatja a TensorFlow és ONNX formátumú modellek betöltését is. Ez különösen fontos, ha külső, például Pythonban tréningelt modelleket szeretnénk integrálni .NET-alapú alkalmazásainkba. Az ilyen jellegű interoperabilitás elősegíti a különböző technológiai platformok közötti átjárhatóságot, és lehetőséget nyújt összetettebb, hibrid architektúrák kialakítására.

A fejlesztők számára az egyik legfontosabb szempont a modellek működésének megértése és az eredmények magyarázhatósága. Az ML.NET eszköztára ebben is támogatást nyújt: az előrejelzések mögött álló döntések átláthatóvá tétele elengedhetetlen nemcsak a technikai megbízhatóság, hanem az etikai és jogi megfelelés szempontjából is.

A Visual Studio és az ML.NET használata révén tehát lehetőség nyílik arra, hogy a klasszikus alkalmazásfejlesztési gyakorlatokat kiegészítsük intelligens, adaptív viselkedéssel rendelkező komponensekkel – mind

Hogyan hozzunk létre és publikáljunk NuGet csomagokat: Részletes útmutató

A NuGet a .NET fejlesztők számára alapvető eszközként szolgál, amely lehetővé teszi a különböző könyvtárak, csomagok és függőségek egyszerű kezelését. A NuGet csomagok megfelelő publikálása és kezelése rendkívül fontos a hatékony fejlesztési folyamat biztosításához. Ebben a fejezetben részletesen bemutatjuk, hogyan lehet közzétenni csomagokat az hivatalos NuGet Galériában, valamint hogyan használhatjuk a különböző alternatív terjesztési módszereket, mint például a privát vagy helyi csomagforrásokat.

A hivatalos NuGet Galéria a legszélesebb körben elismert módszer a csomagok terjesztésére. Az alábbiakban bemutatjuk, hogyan lehet csomagot publikálni ezen a platformon:

  1. Jelentkezzen be a https://www.nuget.org/ oldalra.

  2. Kattintson az Új csomag létrehozása gombra, és töltse ki a szükséges adatokat.

  3. Töltse fel a .nupkg fájlt.

  4. Töltse ki a csomag metaadatait (leírás, címkék stb.).

  5. Ellenőrizze a csomagot, és küldje el a galériába.

Bár a hivatalos galéria az egyik legelterjedtebb módszer a csomagok terjesztésére, előfordulhat, hogy más megoldások is jobban megfelelnek a specifikus igényeknek. Például a privát csomagforrások különösen hasznosak lehetnek vállalati vagy csapat-specifikus csomagok esetében. Ezek a források hosztolhatók olyan platformokon, mint az Azure DevOps, GitHub, vagy akár saját szerveren is, biztosítva a csomagok biztonságos és kontrollált terjesztését a szervezeten belül. A helyi csomagforrások szintén egy lehetőség, amely ideális tesztelési és fejlesztési környezetekhez. Ezeket közvetlenül a saját gépén állíthatja be, vagy integrálhatja a CI/CD folyamatba, így kényelmes módot biztosítanak a csomagok kezelésére a fejlesztési folyamat során. Azok számára, akik még nagyobb kontrollt igényelnek, egyedi szerverek is használhatók, amelyek lehetővé teszik a csomagok elosztásának finomhangolását, bár ez további infrastruktúra-kezelést és karbantartást is igényel.

A privát tárolók biztonságos és kontrollált környezetet biztosítanak a NuGet csomagok számára, amelyek kizárólag belső használatra készültek, vagy egy kiválasztott fejlesztői csoport számára. A nyilvános tárolókkal, mint például a nuget.org, szemben ezek a tárolók hozzáférést biztosítanak csak az engedélyezett felhasználók számára. Ez különösen hasznos lehet a saját szoftverkomponensek, bétaverziók, vagy a biztonsági előírásoknak való megfelelés szempontjából. Az egyik legnépszerűbb eszköz a bináris tárolók kezelésére, beleértve a NuGet csomagokat, a JFrog Artifactory. Az Artifactory lehetővé teszi mind a nyilvános, mind a privát NuGet csomagforrások kezelését, így ideális választás lehet azok számára, akik saját NuGet tárolóinfrastruktúrát kívánnak létrehozni. Az Artifactory beállítása a következő lépésekben történik:

  1. Telepítse az Artifactory-t: Először is telepítse a JFrog Artifactory-t a szerverére vagy felhőalapú környezetbe. A hivatalos telepítési útmutatót kövesse.

  2. Hozzon létre új tárolót: Miután az Artifactory működik, jelentkezzen be az adminisztrációs konzolba. Lépjen a Repositories szekcióba, és válassza az új tároló létrehozása lehetőséget. Válassza ki a NuGet csomagtípust.

  3. Állítsa be a tároló beállításait: Adja meg a tároló kulcsát, elrendezését és egyéb szükséges beállításokat. A privát csomagforrás esetén győződjön meg arról, hogy a tároló nem elérhető nyilvánosan.

  4. Állítsa be a hozzáférési jogosultságokat: Határozza meg, hogy kik férhetnek hozzá az új NuGet tárolójához. Különböző csoportokat hozhat létre, amelyekhez a megfelelő engedélyeket rendelheti.

  5. Csomagok publikálása: Miután a tároló készen áll, már publikálhatja a NuGet csomagokat. Használja a nuget push parancsot, vagy integrálja a CI/CD pipeline-jába az automatizálás érdekében.

A privát NuGet források használatakor, mint például az Artifactory, a Visual Studio-ban is be kell állítanunk egy NuGet forrást, hogy meghatározhassuk, honnan kell letölteni a NuGet csomagokat a csomagok helyreállítási folyamata során, vagy amikor új csomagokat adunk hozzá a projektekhez. Az alábbiakban bemutatjuk, hogyan állíthatunk be egy új NuGet forrást a Visual Studio-ban:

  1. Menjen a Tools | NuGet Package Manager | Package Manager Settings menüpontba.

  2. Válassza ki a Package Sources lehetőséget a bal oldali navigációs menüből. Új csomagforrás hozzáadásához kattintson a zöld plusz (+) gombra a Package sources ablak jobb felső sarkában.

  3. Adja meg a kívánt NuGet feed nevét és forrását.

  4. A forrás érvényesítéséhez kattintson az Update gombra.

Miután hozzáadta és konfigurálta a csomagforrást, ellenőrizheti annak működését, ha próbál csomagokat helyreállítani, vagy csomagokat keresni a Visual Studio-ban. Ehhez menjen a Tools | NuGet Package Manager | Manage NuGet Packages for Solution menüpontba, és válassza ki a használni kívánt csomagforrást a jobb felső sarokban található legördülő menüből.

A NuGet csomagok készítése és publikálása során nemcsak az alapvető funkciókat kell figyelembe venni, hanem azokat az összetett igényeket is, amelyek lehetővé teszik, hogy a csomagok rugalmasan és hatékonyan alkalmazkodjanak a különböző környezetekhez. A NuGet továbbra is kulcsfontosságú szerepet játszik a .NET fejlesztésben, és a platform folyamatosan fejlődik.

A fejlettebb NuGet funkciók közé tartozik a célzott keretrendszerek, előzetes verziók és egyéni szkriptek támogatása, amelyek segítségével a csomagok még robusztusabbak, rugalmasabbak és karbantarthatóbbak lesznek. A célzott keretrendszerek lehetővé teszik a csomagok kompatibilitásának biztosítását különböző .NET környezetekben, ezzel elkerülve a kompatibilitási problémákat. A csomagok fejlesztése során több célzott keretrendszert is meghatározhatunk, amely lehetővé teszi, hogy különböző binárisokat hozzunk létre az egyes platformokhoz.

Az előzetes verziók lehetőséget adnak arra, hogy olyan csomagokat terjesszünk, amelyek még nem készek a termelési környezetbe való telepítésre. Az ilyen verziók tesztelésre, bétatesztelésre vagy nightly build-ekre alkalmasak. Az előzetes verziókat általában egy verziószám kiegészítőjeként jelölik, például "-alpha", "-beta", "-rc" (release candidate) vagy "-preview".

A NuGet által támogatott egyéni szkriptek lehetővé teszik, hogy telepítés vagy eltávolítás során PowerShell szkriptek futtassunk

Hogyan működik a fájl-hozzáférés optimalizálás a sorozatos függvényhívások esetén?
Milyen mértékben fontosak számodra az értékek, és hogyan találd meg őket?
Hogyan használjuk a háztartási gépeket és szerszámokat hatékonyan és biztonságosan?