ONNX ve Model Birlikte Çalışabilirliği
ONNX (Açık Sinir Ağı Değişimi), çerçeveler ve çalışma zamanları arasında serbestçe hareket edebilmeleri için makine öğrenimi modellerini temsil etmeye yönelik açık standart bir formattır.
Genel Bakış
It lets you train a model in one tool, like PyTorch, and deploy it in another environment without rewriting it.
Derin Dalış
Farklı çerçeveler (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn) modelleri uyumsuz formatlarda saklar, bu da kurulumu zahmetli hale getirir. 2017'de Microsoft ve Facebook tarafından başlatılan ve şu anda Linux Foundation altında yönetilen ONNX, ortak bir dosya formatı ve bir modeli hesaplama grafiği olarak tanımlayan standartlaştırılmış bir operatör seti (Conv, MatMul, Relu gibi) tanımlayarak bu sorunu çözüyor. Eğitilmiş bir modeli bir .onnx dosyasına aktarırsınız ve herhangi bir uyumlu çalışma zamanı onu yükleyebilir. ONNX Runtime daha sonra grafiği çeşitli donanımlarda verimli bir şekilde yürütür, operatör füzyonu ve niceleme gibi optimizasyonlar uygular ve hesaplamayı CPU'lar, NVIDIA GPU'lar (TensorRT aracılığıyla) veya özel hızlandırıcılar gibi arka uçlara yönlendirir. Bu, model eğitimini dağıtımdan ayırır.
Teknik Bilgi
ONNX modeli, serileştirilmiş bir hesaplama grafiğidir: düğümler, sürümlendirilmiş bir operatör kümesinden (opset) çizilen operatörlerdir ve kenarlar, tanımlanmış şekil ve türlere sahip tensörler taşır. İhracatçılar bu grafiği yakalamak için modelinizi izler veya kodlar. Çıkarımda, ONNX Runtime, grafiği 'yürütme sağlayıcıları' (CPU, CUDA, TensorRT, vb.) arasında bölümlere ayırır, her biri en iyi desteklediği operatörleri yönetir ve işleri hızlandırmak için sürekli katlama ve düğüm füzyonu gibi grafik düzeyinde optimizasyonlar uygular.
Stratejik Etki
Maliyet ve bütçe
Mimari kararlar yıllarca performansı ve işletme maliyetini etkiler.
Daha net kararlar
Teknik eğitim, ekiplerin yalnızca en yenisini değil, doğru yığını seçmesine de yardımcı olur.
Quality control
Daha iyi mühendislik seçenekleri, üretimdeki güvenilirlik olaylarını azaltır.
ONNX'in Geleceği ve Model Birlikte Çalışabilirliği
ONNX, özellikle uç ve platformlar arası hizmet için model dağıtımında ortak dil olarak kendisini güçlendiriyor. Büyük dil modelleri ve dönüştürücüler için daha geniş operatör kapsamı, nicelenmiş ve düşük bit çıkarımı için daha sıkı destek ve donanım satıcılarının çalışma zamanlarıyla daha derin entegrasyon bekleyebilirsiniz. Özel yapay zeka çiplerinden oluşan ekosistem büyüdükçe, ONNX gibi tedarikçiden bağımsız bir format daha değerli hale geliyor ve ekiplerin modelleri yeniden tasarlamadan donanım değiştirmesine olanak tanıyor ve ONNX Runtime, mobil ve web (WebAssembly aracılığıyla) hedeflerine doğru genişlemeye devam ediyor.
Gerçek Dünya Uygulaması
Bir PyTorch görüntü sınıflandırıcısını ONNX'e aktarma ve Python bağımlılığı olmayan bir C++ üretim sunucusunda ONNX Runtime ile çalıştırma.
Cihaz üzerinde çıkarım için ONNX Runtime Web (WebAssembly) aracılığıyla bir modeli mobil cihaza veya tarayıcıya dağıtma.
Daha düşük gecikme süresi için ONNX Çalışma Zamanı yürütme sağlayıcısı olarak NVIDIA TensorRT ile dışa aktarılan bir transformatörü hızlandırma.
Boyutunu küçültmek ve uç CPU'larda çıkarımı hızlandırmak için bir ONNX modelinin int8'e nicelendirilmesi.
Riskler ve Korkuluklar
Bir kıyaslamayı optimize etmek daha geniş sistem zayıflıklarını gizleyebilir.
Altyapı ve bakım maliyetleri genellikle hafife alınır.
Sistemler karmaşıklaştıkça güvenlik ve gözlemlenebilirlik boşlukları büyüyebilir.
Uygulama Yol Haritası
Uygulamadan önce gecikmeyi, kaliteyi ve maliyet hedeflerini tanımlayın.
Gerçekçi yük ve veri koşulları altında kıyaslama yapın.
Hatalar, sapmalar ve kullanıcı etkisi için cihaz izleme.
Ölçeklendirmeden önce geri alma ve olay müdahale yollarını hazırlayın.
Keşfetmeye Devam Edin
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
Model Birleştirme
Sık sorulan sorular
What is ONNX and Model Interoperability?
ONNX (Açık Sinir Ağı Değişimi), çerçeveler ve çalışma zamanları arasında serbestçe hareket edebilmeleri için makine öğrenimi modellerini temsil etmeye yönelik açık standart bir formattır. Bir modeli PyTorch gibi bir araçta eğitmenize ve onu yeniden yazmaya gerek kalmadan başka bir ortamda dağıtmanıza olanak tanır.
ONNX öncelikle hangi temel sorunu çözüyor?
ONNX, bir çerçevede eğitilen bir modelin yeniden yazılmadan başka bir ortamda konuşlandırılabilmesi için paylaşılan bir format tanımlar.
ONNX dosyası bir modeli nasıl temsil eder?
ONNX modeli, düğümleri tensörlerle birbirine bağlanan standartlaştırılmış operatörler (Conv, MatMul, Relu gibi) olan bir hesaplama grafiğidir.
ONNX'i ilk olarak 2017'de hangi şirketler başlattı?
ONNX, Microsoft ve Facebook tarafından ortaklaşa 2017 yılında tanıtıldı ve şu anda Linux Foundation altında barındırılıyor.
ONNX Çalışma Zamanında 'yürütme sağlayıcısı' nedir?
Yürütme sağlayıcıları, ONNX Runtime'ın her birinin en iyi desteklediği operatörleri çalıştırmak için kullandığı takılabilir arka uçlardır (CPU, CUDA, TensorRT ve daha fazlası).
ONNX modelindeki 'opset' (operatör seti) sürümü neyi tanımlar?
Opset sürümü, modelin hangi standartlaştırılmış kümeye ve operatör sürümüne bağlı olduğunu belirtir ve uyumlu çalışma zamanlarının onu doğru şekilde yorumlamasını sağlar.