ONNX и оперативна съвместимост на модела
ONNX (Open Neural Network Exchange) е отворен стандартен формат за представяне на модели за машинно обучение, така че те да могат да се движат свободно между рамки и времена за изпълнение.
Преглед
It lets you train a model in one tool, like PyTorch, and deploy it in another environment without rewriting it.
Дълбоко гмуркане
Различни рамки (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn) съхраняват модели в несъвместими формати, което прави внедряването болезнено. ONNX, стартиран през 2017 г. от Microsoft и Facebook и сега управляван от Linux Foundation, решава това чрез дефиниране на общ файлов формат и стандартизиран набор от оператори (като Conv, MatMul, Relu), които описват модел като изчислителна графика. Експортирате обучен модел в .onnx файл и всяка съвместима среда за изпълнение може да го зареди. След това ONNX Runtime изпълнява графиката ефективно в разнообразен хардуер, като прилага оптимизации като сливане на оператори и квантуване и насочва изчисленията към бекенд, като CPU, NVIDIA GPU (чрез TensorRT) или специализирани ускорители. Това отделя обучението по модела от внедряването.
Техническа информация
ONNX моделът е сериализирана изчислителна графика: възлите са оператори, изтеглени от набор от версионни оператори (opset), а ръбовете носят тензори с дефинирани форми и типове. Износителите проследяват или скриптират вашия модел, за да заснемат тази графика. В заключение, ONNX Runtime разделя графиката между „доставчици на изпълнение“ (CPU, CUDA, TensorRT и т.н.), като всеки борави с операторите, които поддържа най-добре, и прилага оптимизации на ниво графика, като постоянно сгъване и сливане на възли, за да ускори нещата.
Стратегическо въздействие
Cost and budget
Архитектурните решения стимулират производителността и оперативните разходи в продължение на години.
Clearer decisions
Техническото образование помага на екипите да изберат правилния стек, а не само най-новия.
Quality control
По-добрият инженерен избор намалява инцидентите, свързани с надеждността в производството.
Бъдещето на ONNX и оперативната съвместимост на моделите
ONNX се утвърждава като лингва франка за внедряване на модели, особено за крайно и междуплатформено обслужване. Очаквайте по-широко покритие на оператора за големи езикови модели и трансформатори, по-строга поддръжка за квантувани и нискобитови изводи и по-дълбока интеграция с времената за изпълнение на доставчиците на хардуер. С нарастването на екосистемата от специализирани AI чипове, неутрален по отношение на доставчика формат като ONNX става по-ценен, позволявайки на екипите да разменят хардуер без реинженеринг на модели, а ONNX Runtime продължава да се разширява към мобилни и уеб (чрез WebAssembly) цели.
Внедряване в реалния свят
Експортиране на класификатор на изображения на PyTorch към ONNX и стартирането му с ONNX Runtime на производствен сървър на C++ без зависимост от Python.
Внедряване на модел на мобилно устройство или браузър чрез ONNX Runtime Web (WebAssembly) за извод на устройството.
Ускоряване на експортиран трансформатор с NVIDIA TensorRT като доставчик на изпълнение на ONNX Runtime за по-ниска латентност.
Квантуване на ONNX модел към int8, за да се намали неговият размер и да се ускори изводът на периферните процесори.
Рискове и предпазни огради
Оптимизирането на един бенчмарк може да скрие по-широки системни слабости.
Разходите за инфраструктура и поддръжка често се подценяват.
Пропуските в сигурността и видимостта могат да нарастват, когато системите стават по-сложни.
Пътна карта за изпълнение
Определете целите за латентност, качество и разходи преди внедряването.
Бенчмарк при реалистични условия на натоварване и данни.
Мониторинг на инструмента за грешки, отклонение и въздействие върху потребителя.
Подгответе пътеките за връщане назад и реакция на инцидент преди мащабиране.
Продължете да изследвате
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
Next guide
Обединяване на модели
Frequently asked questions
What is ONNX and Model Interoperability?
ONNX (Open Neural Network Exchange) е отворен стандартен формат за представяне на модели за машинно обучение, така че те да могат да се движат свободно между рамки и времена за изпълнение. Тя ви позволява да обучите модел в един инструмент, като PyTorch, и да го внедрите в друга среда, без да го пренаписвате.
Какъв основен проблем решава основно ONNX?
ONNX дефинира споделен формат, така че модел, обучен в една рамка, да може да бъде внедрен в друга среда, без да бъде пренаписан.
Как ONNX файл представлява модел?
ONNX модел е изчислителна графика, чиито възли са стандартизирани оператори (като Conv, MatMul, Relu), свързани с тензори.
Кои компании първоначално стартираха ONNX през 2017 г.?
ONNX беше представен съвместно от Microsoft и Facebook през 2017 г. и сега се хоства от Linux Foundation.
В ONNX Runtime какво е „доставчик на изпълнение“?
Доставчиците на изпълнение са pluggable бекендове (CPU, CUDA, TensorRT и други), които ONNX Runtime използва за изпълнение на операторите, които всеки поддържа най-добре.
Какво дефинира версията „opset“ (набор от оператори) в ONNX модел?
Opset версията указва на кой стандартизиран набор и версия на операторите разчита моделът, като гарантира, че съвместимите времена на изпълнение го интерпретират правилно.