ONNX እና ሞዴል መስተጋብር
ONNX (Open Neural Network Exchange) የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን ለመወከል ክፍት መደበኛ ፎርማት ነው ስለዚህም በማዕቀፎች እና በ runtimes መካከል በነፃነት መንቀሳቀስ ይችላሉ።
አጠቃላይ እይታ
It lets you train a model in one tool, like PyTorch, and deploy it in another environment without rewriting it.
ጥልቅ ዳይቭ
የተለያዩ ማዕቀፎች (PyTorch፣ TensorFlow፣ scikit-learn) ሞዴሎችን በማይጣጣሙ ቅርጸቶች ያከማቻሉ፣ ይህም ማሰማራትን ያማል። ONNX በ2017 በMicrosoft እና በፌስቡክ የተጀመረው እና አሁን በሊኑክስ ፋውንዴሽን ስር የሚተዳደረው፣ ይህንን የሚፈታው አንድን ሞዴል እንደ ስሌት ግራፍ የሚገልጹ መደበኛ የፋይል ፎርማት እና ደረጃቸውን የጠበቁ የኦፕሬተሮች ስብስብ (እንደ Conv፣ MatMul፣ Relu) ነው። የሰለጠነ ሞዴልን ወደ .onnx ፋይል ወደ ውጭ ትልካለህ፣ እና ማንኛውም ተኳሃኝ የሩጫ ጊዜ ሊጭነው ይችላል። የ ONNX Runtime ከዚያም ግራፉን በብቃት በተለያዩ ሃርድዌር ያስፈጽማል፣ እንደ ኦፕሬተር ውህድ እና ኳንትላይዜሽን ያሉ ማሻሻያዎችን በመተግበር እና እንደ ሲፒዩዎች፣ ኒቪዲ ጂፒዩዎች (በTensorRT በኩል) ወይም ልዩ አፋጣኝ ላሉ የጀርባ አዘጋጆች ማዘዋወር። ይህ ከሥልጠና ሞዴል ሥልጠናን ያስወግዳል።
ቴክኒካዊ ግንዛቤ
የONNX ሞዴል ተከታታይ ስሌት ግራፍ ነው፡ አንጓዎች ከቨርዥን ኦፕሬተር ስብስብ (ኦፕሴት) የተውጣጡ ኦፕሬተሮች ናቸው፣ እና ጠርዞቹ የተገለጹ ቅርጾች እና ዓይነቶች ያላቸው ተንከሮችን ይይዛሉ። ይህን ግራፍ ለመያዝ ላኪዎች የእርስዎን ሞዴል ይከታተላሉ ወይም ይፃፉ። በምርመራው ONNX Runtime ክፍፍሉን ግራፉን በ'የአፈፃፀም አቅራቢዎች'(ሲፒዩ፣ CUDA፣ TensorRT፣ ወዘተ) ላይ እያንዳንዱ ሰው በተሻለ ሁኔታ የሚደግፋቸውን ኦፕሬተሮችን ይይዛል እና ነገሮችን ለማፋጠን እንደ ቋሚ መታጠፍ እና የመስቀለኛ መንገድ ውህደትን የመሳሰሉ የግራፍ ደረጃ ማሻሻያዎችን ይተገበራል።
ስልታዊ ተጽእኖ
ወጪ እና በጀት
የስነ-ህንፃ ውሳኔዎች ለዓመታት አፈጻጸምን እና የሥራ ማስኬጃ ወጪዎችን ያንቀሳቅሳሉ.
ግልጽ ውሳኔዎች
የቴክኒክ ትምህርት ቡድኖች አዲሱን ብቻ ሳይሆን ትክክለኛውን ቁልል እንዲመርጡ ይረዳል።
የጥራት ቁጥጥር
የተሻሉ የምህንድስና ምርጫዎች በምርት ውስጥ አስተማማኝነት ክስተቶችን ይቀንሳሉ.
የ ONNX የወደፊት እና የሞዴል መስተጋብር
ONNX ለሞዴል ማሰማራት በተለይም ለዳርና ፕላትፎርም አገልግሎት ራሱን እንደ ቋንቋ እያጠናከረ ነው። ለትልቅ የቋንቋ ሞዴሎች እና ትራንስፎርመሮች ሰፋ ያለ የኦፕሬተር ሽፋን፣ በቁጥር እና በዝቅተኛ ቢት ግንዛቤ ጥብቅ ድጋፍ እና ከሃርድዌር አቅራቢዎች የሩጫ ጊዜ ጋር ጥልቅ ውህደት ይጠብቁ። የስፔሻላይዝድ አይ ቺፖች ሥነ ምህዳር እያደገ ሲሄድ እንደ ONNX ያለ አቅራቢ-ገለልተኛ ቅርፀት የበለጠ ዋጋ ያለው ይሆናል፣ቡድኖች ያለ ዳግም ምህንድስና ሞዴሎች ሃርድዌር እንዲለዋወጡ ያስችላቸዋል፣እና ONNX Runtime ወደ ሞባይል እና ድር (በWebAssembly) ኢላማዎች መስፋፋቱን ቀጥሏል።
የእውነተኛ-ዓለም አተገባበር
የፒቶርች ምስል ክላሲፋየርን ወደ ONNX መላክ እና ከ ONNX Runtime ጋር በC++ ፕሮዳክሽን ሰርቨር ላይ ምንም አይነት የፓይዘን ጥገኛ በሌለው ማስኬድ።
ሞዴልን ወደ ሞባይል ወይም አሳሽ በONNX Runtime Web (WebAssembly) ለመሳሪያ ላይ መረጃ ማሰማራት።
ከNVDIA TensorRT ጋር ወደ ውጭ የተላከ ትራንስፎርመርን እንደ ONNX የሩጫ ጊዜ ማስፈጸሚያ ለዝቅተኛ መዘግየት ማፋጠን።
የ ONNX ሞዴልን ወደ int8 በመቁጠር መጠኑን ለመቀነስ እና በጠርዝ ሲፒዩዎች ላይ ያለውን ግንዛቤ ለማፋጠን።
አደጋዎች እና የጥበቃ መንገዶች
አንድ ቤንችማርክን ማሳደግ ሰፋ ያሉ የስርዓት ድክመቶችን ሊደብቅ ይችላል።
የመሠረተ ልማት እና የጥገና ወጪዎች ብዙ ጊዜ ዝቅተኛ ናቸው.
ስርዓቶች ይበልጥ ውስብስብ ሲሆኑ የደህንነት እና የታዛቢነት ክፍተቶች ሊያድጉ ይችላሉ።
የትግበራ ፍኖተ ካርታ
ከመተግበሩ በፊት የቆይታ፣ የጥራት እና የወጪ ግቦችን ይግለጹ።
ቤንችማርክ በእውነተኛ ጭነት እና የውሂብ ሁኔታዎች።
ለስህተቶች፣ ተንሸራታች እና የተጠቃሚ ተጽእኖ የመሳሪያ ክትትል።
ከመጠኑ በፊት የመመለሻ እና የአደጋ ምላሽ መንገዶችን ያዘጋጁ።
ማሰስዎን ይቀጥሉ
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the ONNX and Model Interoperability quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
ቀጣይ መመሪያ
ሞዴል ውህደት
በተደጋጋሚ የሚጠየቁ ጥያቄዎች
What is ONNX and Model Interoperability?
ONNX (Open Neural Network Exchange) የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን ለመወከል ክፍት መደበኛ ፎርማት ነው ስለዚህም በማዕቀፎች እና በ runtimes መካከል በነፃነት መንቀሳቀስ ይችላሉ። ሞዴልን እንደ ፒይቶርች ባሉ መሳሪያዎች እንዲያሰልጥኑ እና እንደገና ሳይጽፉት በሌላ አካባቢ እንዲያሰማሩት ያስችልዎታል።
ONNX በዋናነት የሚፈታው የትኛውን ዋና ችግር ነው?
ONNX የጋራ ፎርማትን ይገልፃል ስለዚህ በአንድ ማዕቀፍ ውስጥ የሰለጠነ ሞዴል እንደገና ሳይፃፍ በሌላ አካባቢ ሊሰማራ ይችላል።
የ ONNX ፋይል እንዴት ሞዴልን ይወክላል?
የONNX ሞዴል የስሌት ግራፍ ሲሆን አንጓዎቹ ደረጃቸውን የጠበቁ ኦፕሬተሮች (እንደ ኮንቭ፣ ማትሙል፣ ሬሉ) በተንሰሮች የተገናኙ ናቸው።
በ 2017 ONNX ን የጀመሩት የትኞቹ ኩባንያዎች ናቸው?
ONNX በ2017 በMicrosoft እና በፌስቡክ በጋራ አስተዋወቀ እና አሁን በሊኑክስ ፋውንዴሽን እየተስተናገደ ነው።
በONNX Runtime፣ 'የአፈጻጸም አቅራቢ' ምንድን ነው?
የማስፈጸሚያ አቅራቢዎች ONNX Runtime እያንዳንዳቸው በተሻለ ሁኔታ የሚደግፉትን ኦፕሬተሮችን ለማስኬድ የሚጠቀሟቸው ተሰኪ የኋላ ማከያዎች (ሲፒዩ፣ CUDA፣ TensorRT እና ሌሎች) ናቸው።
በONNX ሞዴል ውስጥ ያለው 'opset' (operator set) ስሪት ምን ይገልፃል?
የኦፕሴት እትም ሞዴሉ በየትኛው ደረጃውን የጠበቀ የኦፕሬተሮች ስብስብ እና ስሪት እንደሚተማመን ይገልጻል፣ ይህም ተኳዃኝ የሩጫ ጊዜ በትክክል መተርጎሙን ያረጋግጣል።