Áttekintés
Az ONNX (Open Neural Network Exchange) egy nyílt szabványú formátum a gépi tanulási modellek megjelenítésére, így azok szabadon mozoghatnak a keretrendszerek és a futási környezetek között. Lehetővé teszi a modell betanítását egy eszközben, például a PyTorchban, és egy másik környezetben üzembe helyezését anélkül, hogy át kellene írnia.
Az ONNX és a modellek interoperabilitása egy olyan műszaki építőelem, amely befolyásolja a modell minőségét, az infrastruktúra költségeit, a késleltetést és a megbízhatóságot.
Mély merülés
A különböző keretrendszerek (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn) nem kompatibilis formátumban tárolják a modelleket, ami fájdalmassá teszi a telepítést. A Microsoft és a Facebook által 2017-ben elindított, jelenleg a Linux Foundation irányítása alatt álló ONNX ezt egy közös fájlformátum és egy szabványos operátorkészlet (például Conv, MatMul, Relu) meghatározásával oldja meg, amelyek a modellt számítási gráfként írják le. A betanított modellt .onnx fájlba exportálja, és bármely kompatibilis futási környezet betöltheti. Az ONNX Runtime ezután hatékonyan végrehajtja a grafikont a különféle hardvereken, olyan optimalizálásokat alkalmazva, mint az operátor-fúzió és kvantálás, valamint az útválasztási számítások olyan háttérrendszerekhez, mint a CPU-k, NVIDIA GPU-k (a TensorRT-n keresztül) vagy speciális gyorsítók. Ez elválasztja a modellképzést a telepítéstől.
Technikai betekintés
Az ONNX modell egy soros számítási gráf: a csomópontok egy verziózott operátorkészletből (opset) húzott operátorok, az élek pedig meghatározott alakú és típusú tenzorokat hordoznak. Az exportőrök nyomon követik vagy leírják a modellt a grafikon rögzítéséhez. Következtetésképpen az ONNX Runtime felosztja a grafikont „végrehajtási szolgáltatók” (CPU, CUDA, TensorRT stb.) között, mindegyik az általa legjobban támogatott operátorokat kezeli, és gráfszintű optimalizálásokat alkalmaz, mint például az állandó hajtogatást és a csomópont-fúziót a folyamat felgyorsítása érdekében.
Az ONNX és a modellek interoperabilitásának elsajátítása
Az ONNX (Open Neural Network Exchange) egy nyílt szabványú formátum a gépi tanulási modellek megjelenítésére, így azok szabadon mozoghatnak a keretrendszerek és a futási környezetek között. Lehetővé teszi a modell betanítását egy eszközben, például a PyTorchban, és egy másik környezetben üzembe helyezését anélkül, hogy át kellene írnia. Az ONNX és a modellek interoperabilitása egy olyan műszaki építőelem, amely befolyásolja a modell minőségét, az infrastruktúra költségeit, a késleltetést és a megbízhatóságot. A mélyebb megértés érdekében az ONNX-et és a modell-együttműködést működési modellként kell kezelni, nem pedig egyetlen jellemzőként: határozza meg a kívánt eredményeket, tisztázza a feltételezéseket, és válassza el, hogy a rendszer mire képes megbízhatóan, és ami még szakértői megítélést igényel.
A gyakorlatban az ONNX-et és a Model Interoperabilityt használó erős csapatok optimalizálják az architektúrát, az adatokat és az infrastruktúrát a megbízhatóság és a költségek szempontjából. Dokumentálják az explicit sikerkritériumokat, tesztelik a valósághű adatokat és munkafolyamatokat, és a megfigyelt hibaminták alapján iterálnak, nem pedig egyszeri benchmark győzelmek alapján. Ez az a hely, ahol az elméleti megértés tartós képességgé válik a termék, a politika és a műveletek között.
Az építészeti döntések évekig növelik a teljesítményt és a működési költségeket. Ugyanakkor az egyik benchmark optimalizálása elrejtheti a rendszer általános gyengeségeit. A legrugalmasabb megközelítés a kísérleti sebesség és az irányítási fegyelem kombinálása: kísérleti kísérletek futtatása, bizonyítékok rögzítése, döntési naplók közzététele és a biztosítékok folyamatos frissítése a modell viselkedésének, a felhasználói elvárásoknak és a szabályozási követelményeknek megfelelően.
Stratégiai hatás
Az építészeti döntések évekig növelik a teljesítményt és a működési költségeket.
Az építészeti döntések évekig növelik a teljesítményt és a működési költségeket. A kiváló minőségű telepítéseknél ez mérhető működési szabályokká, tulajdonosi határokká és ismétlődő felülvizsgálati rituálékká alakul át, így a csapatok növelhetik a bizalmat a kétértelműség skálázása helyett.
A technikai oktatás segít a csapatoknak a megfelelő verem kiválasztásában, nem csak a legújabb készletben.
A technikai oktatás segít a csapatoknak a megfelelő verem kiválasztásában, nem csak a legújabb készletben. A kiváló minőségű telepítéseknél ez mérhető működési szabályokká, tulajdonosi határokká és ismétlődő felülvizsgálati rituálékká alakul át, így a csapatok növelhetik a bizalmat a kétértelműség skálázása helyett.
A jobb mérnöki döntések csökkentik a termelés megbízhatósági incidenseit.
A jobb mérnöki döntések csökkentik a termelés megbízhatósági incidenseit. A kiváló minőségű telepítéseknél ez mérhető működési szabályokká, tulajdonosi határokká és ismétlődő felülvizsgálati rituálékká alakul át, így a csapatok növelhetik a bizalmat a kétértelműség skálázása helyett.
Valós megvalósítás
PyTorch képosztályozó exportálása ONNX-be, és futtatása az ONNX Runtime segítségével C++ éles kiszolgálón Python-függőség nélkül.
Modell telepítése mobilra vagy böngészőre az ONNX Runtime Web (WebAssembly) segítségével az eszközön történő következtetések érdekében.
Exportált transzformátor felgyorsítása az NVIDIA TensorRT segítségével, mint ONNX futásidejű végrehajtási szolgáltatóval az alacsonyabb késleltetés érdekében.
Egy ONNX modell kvantálása int8-ra, hogy csökkentse a méretét és felgyorsítsa a következtetések levonását az él CPU-kon.
Megvalósítási minták
ONNX és Model Interoperability a gyakorlatban
PyTorch képosztályozó exportálása ONNX-be, és futtatása az ONNX Runtime segítségével C++ éles kiszolgálón Python-függőség nélkül.
PyTorch képosztályozó exportálása az ONNX-be és futtatása az ONNX Runtime segítségével egy Python-függőség nélküli C++ éles kiszolgálón A csapatok általában jobb eredményeket érnek el, ha előre meghatározzák a minőségi küszöböket, megtartják az emberi eszkalációs útvonalat a szélsőséges esetekhez, és nyomon követik a termelékenységnövekedést és a hibaköltségeket az idő múlásával.
ONNX és Model Interoperability a gyakorlatban
Modell telepítése mobilra vagy böngészőre az ONNX Runtime Web (WebAssembly) segítségével az eszközön történő következtetések érdekében.
Modell telepítése mobilra vagy böngészőre az ONNX Runtime Web (WebAssembly) segítségével az eszközön belüli következtetések érdekében A csapatok általában jobb eredményeket érnek el, ha előre meghatározzák a minőségi küszöböket, megtartják az emberi eszkalációs útvonalat a szélsőséges eseteknél, és nyomon követik a termelékenység növekedését és a hibaköltségeket az idő múlásával.
ONNX és Model Interoperability a gyakorlatban
Exportált transzformátor felgyorsítása az NVIDIA TensorRT segítségével, mint ONNX futásidejű végrehajtási szolgáltatóval az alacsonyabb késleltetés érdekében.
Exportált transzformátor felgyorsítása az NVIDIA TensorRT-vel, mint ONNX futásidejű végrehajtási szolgáltatóval az alacsonyabb késleltetés érdekében A csapatok általában jobb eredményeket érnek el, ha előre meghatározzák a minőségi küszöböket, megtartják az emberi eszkalációs útvonalat a szélsőséges eseteknél, és nyomon követik a termelékenység növekedését és a hibaköltségeket is.
ONNX és Model Interoperability a gyakorlatban
Egy ONNX modell kvantálása int8-ra, hogy csökkentse a méretét és felgyorsítsa a következtetések levonását az él CPU-kon.
Egy ONNX-modell kvantálása int8-ra a méretének csökkentése és a szélső CPU-kra vonatkozó következtetések felgyorsítása érdekében A csapatok általában jobb eredményeket érnek el, ha előre meghatározzák a minőségi küszöböket, megtartják az emberi eszkalációs utat az éles esetekben, és nyomon követik a termelékenység növekedését és a hibaköltségeket az idő múlásával.
Kockázatok és védőkorlátok
Egy benchmark optimalizálása elrejtheti a rendszer általános hiányosságait.
Az infrastrukturális és karbantartási költségeket gyakran alábecsülik.
A biztonsági és megfigyelhetőségi hiányosságok a rendszerek bonyolultabbá válásával nőhetnek.
Végrehajtási ütemterv
A megvalósítás előtt határozza meg a késleltetési, minőségi és költségcélokat.
A megvalósítás előtt határozza meg a késleltetési, minőségi és költségcélokat. Minden lépést bizonyítékkapuként kell kezelni: ha a feltételek nem teljesülnek, szüneteltesse a közzétételt, zárja be a rést, és csak ezután bővítse a felhasználást.
Benchmark reális terhelési és adatviszonyok mellett.
Benchmark reális terhelési és adatviszonyok mellett. Minden lépést bizonyítékkapuként kell kezelni: ha a feltételek nem teljesülnek, szüneteltesse a közzétételt, zárja be a rést, és csak ezután bővítse a felhasználást.
Műszerfigyelés a hibák, az eltolódás és a felhasználói hatások szempontjából.
Műszerfigyelés a hibák, az eltolódás és a felhasználói hatások szempontjából. Minden lépést bizonyítékkapuként kell kezelni: ha a feltételek nem teljesülnek, szüneteltesse a közzétételt, zárja be a rést, és csak ezután bővítse a felhasználást.
A méretezés előtt készítse elő a visszagörgetési és az incidensre adott válaszútvonalakat.
A méretezés előtt készítse elő a visszagörgetési és az incidensre adott válaszútvonalakat. Minden lépést bizonyítékkapuként kell kezelni: ha a feltételek nem teljesülnek, szüneteltesse a közzétételt, zárja be a rést, és csak ezután bővítse a felhasználást.