Nchịkọta
ONNX (Open Neural Network Exchange) bụ usoro ọkọlọtọ mepere emepe maka ịnọchite anya ụdị mmụta igwe ka ha nwee ike ịgagharị n'enweghị ihe ọ bụla n'etiti etiti na oge ọsọ. Ọ na-enye gị ohere ịzụ ihe nlereanya n'otu ngwá ọrụ, dị ka PyTorch, ma tinye ya na mpaghara ọzọ na-edeghachighị ya.
ONNX na Model Interoperability bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ogo nlereanya, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsịtụ, na ntụkwasị obi n'ogo.
Ime miri emi
Usoro dị iche iche (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn) na-echekwa ụdị n'ụdị na-ekwekọghị, nke na-eme ka ntinye ya na-egbu mgbu. ONNX, nke ewepụtara na 2017 site na Microsoft na Facebook ma ugbu a na-achịkwa n'okpuru Linux Foundation, na-edozi nke a site n'ịkọwa usoro faịlụ nkịtị na nhazi nke ndị na-arụ ọrụ (dị ka Conv, MatMul, Relu) nke na-akọwa ihe nlereanya dị ka eserese mgbakọ. Ị na-ebupụ ụdị zụrụ azụ na faịlụ .onnx, na oge ọ bụla dakọtara nwere ike ibu ya. Oge ojiri oge ONNX na-eme eserese ahụ nke ọma n'ofe ngwaike dị iche iche, na-etinye njikarịcha dị ka njikọta ndị ọrụ na ọnụọgụ, yana ịgbakọ gbakọọ azụ azụ dị ka CPUs, NVIDIA GPUs (site na TensorRT), ma ọ bụ ngwa ngwa pụrụ iche. Nke a na-ewepụ ọzụzụ nlereanya site na ntinye.
Nghọta nka nka
Ihe Nlereanya ONNX bụ eserese ngụkọ serialized: ọnụ bụ ndị na-arụ ọrụ sitere na setịpụ onye ọrụ mbipute (opset), na akụkụ na-ebu tenors nwere ụdị na ụdị akọwapụtara. Ndị mbupụ na-achọpụta ma ọ bụ detuo ihe nlereanya gị iji weghara eserese a. N'ịtụle, ONNX Runtime partitions the graf n'ofe 'ndị na-enye ọrụ' (CPU, CUDA, TensorRT, wdg), onye ọ bụla na-ejizi ndị na-arụ ọrụ ọ na-akwado nke ọma, ma na-etinye nkwalite ọkwa ọkwa eserese dị ka mpịaji mgbe niile na ngwakọta ọnụ iji mee ngwa ngwa.
Nna-ukwu ONNX na Model Interoperability
ONNX (Open Neural Network Exchange) bụ usoro ọkọlọtọ mepere emepe maka ịnọchite anya ụdị mmụta igwe ka ha nwee ike ịgagharị n'enweghị ihe ọ bụla n'etiti etiti na oge ọsọ. Ọ na-enye gị ohere ịzụ ihe nlereanya n'otu ngwá ọrụ, dị ka PyTorch, ma tinye ya na mpaghara ọzọ na-edeghachighị ya. ONNX na Model Interoperability bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ogo nlereanya, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsịtụ, na ntụkwasị obi n'ogo. Iji wuo nghọta miri emi, na-emeso ONNX na Model Interoperability dị ka ihe nlereanya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu njirimara: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, ma kewaa ihe usoro ahụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, ndị otu siri ike na-eji ONNX na Model Interoperability na-ebuli ụkpụrụ ụlọ, data na akụrụngwa megide ntụkwasị obi na ọnụ ahịa. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'otu oge ahụ, ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta atụmatụ
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Na-ebupụ ihe nhazi ihe oyiyi PyTorch na ONNX ma jiri ONNX Runtime mee ya na ihe nkesa mmepụta C++ na-enweghị ndabere Python.
Na-ebuga ihe nlereanya na mkpanaka ma ọ bụ ihe nchọgharị site na ONNX Runtime Web (WebAssembly) maka ntinye aka na ngwaọrụ.
Na-eme ngwa ngwa ngwa ngbanwe mbupụ na NVIDIA TensorRT dị ka onye na-eweta ONNX Oge ojiri gaa maka igbu oge dị ala.
Ịkọwapụta ụdị ONNX ka ọ bụrụ int8 iji belata nha ya ma mee ka ntinye aka na CPUs ọnụ.
Usoro mmejuputa
ONNX na Model Interoperability na omume
Na-ebupụ ihe nhazi ihe oyiyi PyTorch na ONNX ma jiri ONNX Runtime mee ya na ihe nkesa mmepụta C++ na-enweghị ndabere Python.
Mbupụ ihe ngosi ihe oyiyi PyTorch na ONNX ma na-agba ọsọ ya na ONNX Runtime na ihe nkesa mmepụta C ++ na-enweghị Eke Ọgba Otu na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edebe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ọnụ okwu ikpe, ma soro ma uru mmepụta ihe na ụgwọ njehie na oge.
ONNX na Model Interoperability na omume
Na-ebuga ihe nlereanya na mkpanaka ma ọ bụ ihe nchọgharị site na ONNX Runtime Web (WebAssembly) maka ntinye aka na ngwaọrụ.
Ịkwanye ihe nlereanya na mkpanaka ma ọ bụ ihe nchọgharị site na ONNX Runtime Web (WebAssembly) maka ntinye aka na ngwaọrụ na-enwetakarị nsonaazụ dị mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ na-ebuwanye ibu maka ikpe ikpe, ma soro ma uru mmepụta na ụgwọ njehie na oge.
ONNX na Model Interoperability na omume
Na-eme ngwa ngwa ngwa ngbanwe mbupụ na NVIDIA TensorRT dị ka onye na-eweta ONNX Oge ojiri gaa maka igbu oge dị ala.
Ịme ngwa ngwa ngwa ngbanwe mbupụ na NVIDIA TensorRT dị ka onye na-eweta ONNX Oge ojiri gaa maka ndị otu latency dị ala na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie na oge.
ONNX na Model Interoperability na omume
Ịkọwapụta ụdị ONNX ka ọ bụrụ int8 iji belata nha ya ma mee ka ntinye aka na CPUs ọnụ.
N'ịkọwa ihe nlereanya ONNX ka int8 belata nha ya ma mee ka ntinye aka na ọnụ CPUs Otu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ si abawanye maka ikpe ikpe, ma soro ma uru mmepụta na ụgwọ njehie na oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara.
A na-eledakarị ihe akụrụngwa na ụgwọ ọrụ anya.
Ọdịiche nchekwa na nleba anya nwere ike itolite ka sistemu na-adịwanye mgbagwoju anya.
Map mmejuputa
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya.
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.