Tổng quan
ONNX (Trao đổi mạng thần kinh mở) là một định dạng tiêu chuẩn mở để thể hiện các mô hình học máy để chúng có thể di chuyển tự do giữa các khung và thời gian chạy. Nó cho phép bạn huấn luyện mô hình trong một công cụ, như PyTorch, và triển khai nó trong môi trường khác mà không cần viết lại.
ONNX và Khả năng tương tác mô hình là một khối xây dựng kỹ thuật ảnh hưởng đến chất lượng mô hình, chi phí cơ sở hạ tầng, độ trễ và độ tin cậy trên quy mô lớn.
Lặn sâu
Các mô hình lưu trữ các khung khác nhau (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn) ở các định dạng không tương thích, khiến việc triển khai trở nên khó khăn. ONNX, được ra mắt vào năm 2017 bởi Microsoft và Facebook và hiện được quản lý bởi Linux Foundation, giải quyết vấn đề này bằng cách xác định định dạng tệp chung và một nhóm toán tử được tiêu chuẩn hóa (như Conv, MatMul, Relu) mô tả mô hình dưới dạng biểu đồ tính toán. Bạn xuất mô hình đã đào tạo sang tệp .onnx và mọi thời gian chạy tương thích đều có thể tải mô hình đó. Sau đó, ONNX Runtime thực thi biểu đồ một cách hiệu quả trên nhiều phần cứng khác nhau, áp dụng các tối ưu hóa như tổng hợp toán tử và lượng tử hóa cũng như định tuyến tính toán tới các chương trình phụ trợ như CPU, GPU NVIDIA (thông qua TensorRT) hoặc các bộ tăng tốc chuyên dụng. Điều này tách riêng việc đào tạo mô hình khỏi quá trình triển khai.
Hiểu biết kỹ thuật
Mô hình ONNX là một biểu đồ tính toán được tuần tự hóa: các nút là các toán tử được rút ra từ một tập toán tử được phiên bản (opset) và các cạnh mang các tenxơ có hình dạng và kiểu xác định. Các nhà xuất khẩu theo dõi hoặc viết kịch bản cho mô hình của bạn để ghi lại biểu đồ này. Khi suy luận, ONNX Runtime phân vùng biểu đồ theo 'nhà cung cấp thực thi' (CPU, CUDA, TensorRT, v.v.), mỗi nhà cung cấp xử lý các toán tử mà nó hỗ trợ tốt nhất và áp dụng các tối ưu hóa ở cấp độ biểu đồ như gấp liên tục và hợp nhất nút để tăng tốc mọi thứ.
Nắm vững ONNX và khả năng tương tác mô hình
ONNX (Trao đổi mạng thần kinh mở) là một định dạng tiêu chuẩn mở để thể hiện các mô hình học máy để chúng có thể di chuyển tự do giữa các khung và thời gian chạy. Nó cho phép bạn huấn luyện mô hình trong một công cụ, như PyTorch, và triển khai nó trong môi trường khác mà không cần viết lại. ONNX và Khả năng tương tác mô hình là một khối xây dựng kỹ thuật ảnh hưởng đến chất lượng mô hình, chi phí cơ sở hạ tầng, độ trễ và độ tin cậy trên quy mô lớn. Để xây dựng sự hiểu biết sâu sắc, hãy coi ONNX và Khả năng tương tác mô hình như một mô hình vận hành chứ không phải một tính năng duy nhất: xác định kết quả mong muốn, làm rõ các giả định và tách biệt những gì hệ thống có thể thực hiện một cách đáng tin cậy với những gì vẫn cần đến sự đánh giá của chuyên gia.
Trong thực tế, các nhóm mạnh sử dụng ONNX và Khả năng tương tác mô hình sẽ tối ưu hóa các lựa chọn về kiến trúc, dữ liệu và cơ sở hạ tầng theo độ tin cậy và chi phí. Họ ghi lại các tiêu chí thành công rõ ràng, kiểm tra dựa trên dữ liệu và quy trình làm việc thực tế, đồng thời lặp lại dựa trên các kiểu thất bại được quan sát thay vì chiến thắng điểm chuẩn một lần. Đây là nơi sự hiểu biết về mặt lý thuyết biến thành khả năng bền vững trên toàn bộ sản phẩm, chính sách và hoạt động.
Các quyết định về kiến trúc sẽ thúc đẩy hiệu suất và chi phí vận hành trong nhiều năm. Đồng thời, Tối ưu hóa một điểm chuẩn có thể che giấu những điểm yếu lớn hơn của hệ thống. Cách tiếp cận linh hoạt nhất là kết hợp tốc độ thử nghiệm với kỷ luật quản trị: chạy thử nghiệm, thu thập bằng chứng, xuất bản nhật ký quyết định và liên tục cập nhật các biện pháp bảo vệ khi hành vi của mô hình, kỳ vọng của người dùng và các yêu cầu pháp lý phát triển.
Tác động chiến lược
Các quyết định về kiến trúc sẽ thúc đẩy hiệu suất và chi phí vận hành trong nhiều năm.
Các quyết định về kiến trúc sẽ thúc đẩy hiệu suất và chi phí vận hành trong nhiều năm. Trong quá trình triển khai chất lượng cao, điều này được chuyển thành các quy tắc vận hành, ranh giới quyền sở hữu và quy trình đánh giá định kỳ có thể đo lường được để các nhóm có thể mở rộng quy mô một cách tự tin thay vì mở rộng quy mô sự mơ hồ.
Giáo dục kỹ thuật giúp các nhóm chọn nhóm phù hợp chứ không chỉ nhóm mới nhất.
Giáo dục kỹ thuật giúp các nhóm chọn nhóm phù hợp chứ không chỉ nhóm mới nhất. Trong quá trình triển khai chất lượng cao, điều này được chuyển thành các quy tắc vận hành, ranh giới quyền sở hữu và quy trình đánh giá định kỳ có thể đo lường được để các nhóm có thể mở rộng quy mô một cách tự tin thay vì mở rộng quy mô sự mơ hồ.
Lựa chọn kỹ thuật tốt hơn làm giảm sự cố về độ tin cậy trong sản xuất.
Lựa chọn kỹ thuật tốt hơn làm giảm sự cố về độ tin cậy trong sản xuất. Trong quá trình triển khai chất lượng cao, điều này được chuyển thành các quy tắc vận hành, ranh giới quyền sở hữu và quy trình đánh giá định kỳ có thể đo lường được để các nhóm có thể mở rộng quy mô một cách tự tin thay vì mở rộng quy mô sự mơ hồ.
Triển khai trong thế giới thực
Xuất trình phân loại hình ảnh PyTorch sang ONNX và chạy nó với ONNX Runtime trên máy chủ sản xuất C++ không phụ thuộc vào Python.
Triển khai mô hình cho thiết bị di động hoặc trình duyệt thông qua ONNX Runtime Web (WebAssembly) để suy luận trên thiết bị.
Tăng tốc máy biến áp xuất khẩu với NVIDIA TensorRT với tư cách là nhà cung cấp thực thi ONNX Runtime để có độ trễ thấp hơn.
Lượng tử hóa mô hình ONNX thành int8 để thu nhỏ kích thước của nó và tăng tốc độ suy luận trên các CPU biên.
Các mẫu triển khai
ONNX và Khả năng tương tác mô hình trong thực tế
Xuất trình phân loại hình ảnh PyTorch sang ONNX và chạy nó với ONNX Runtime trên máy chủ sản xuất C++ không phụ thuộc vào Python.
Xuất trình phân loại hình ảnh PyTorch sang ONNX và chạy nó với ONNX Runtime trên máy chủ sản xuất C++ không phụ thuộc vào Python Các nhóm thường nhận được kết quả tốt hơn khi họ xác định trước các ngưỡng chất lượng, duy trì lộ trình leo thang của con người đối với các trường hợp biên và theo dõi cả mức tăng năng suất và chi phí lỗi theo thời gian.
ONNX và Khả năng tương tác mô hình trong thực tế
Triển khai mô hình cho thiết bị di động hoặc trình duyệt thông qua ONNX Runtime Web (WebAssembly) để suy luận trên thiết bị.
Triển khai mô hình cho thiết bị di động hoặc trình duyệt thông qua ONNX Runtime Web (WebAssembly) để suy luận trên thiết bị. Các nhóm thường nhận được kết quả tốt hơn khi họ xác định trước các ngưỡng chất lượng, duy trì lộ trình leo thang của con người đối với các trường hợp phức tạp và theo dõi cả mức tăng năng suất và chi phí lỗi theo thời gian.
ONNX và Khả năng tương tác mô hình trong thực tế
Tăng tốc máy biến áp xuất khẩu với NVIDIA TensorRT với tư cách là nhà cung cấp thực thi ONNX Runtime để có độ trễ thấp hơn.
Tăng tốc máy biến áp xuất khẩu với NVIDIA TensorRT với tư cách là nhà cung cấp thực thi ONNX Runtime để có độ trễ thấp hơn Các nhóm thường đạt được kết quả tốt hơn khi họ xác định trước ngưỡng chất lượng, duy trì lộ trình leo thang của con người đối với các trường hợp biên và theo dõi cả mức tăng năng suất và chi phí lỗi theo thời gian.
ONNX và Khả năng tương tác mô hình trong thực tế
Lượng tử hóa mô hình ONNX thành int8 để thu nhỏ kích thước của nó và tăng tốc độ suy luận trên các CPU biên.
Lượng tử hóa mô hình ONNX thành int8 để thu nhỏ kích thước và tăng tốc độ suy luận trên CPU biên. Các nhóm thường đạt được kết quả tốt hơn khi xác định trước ngưỡng chất lượng, duy trì lộ trình leo thang của con người đối với các trường hợp biên và theo dõi cả mức tăng năng suất và chi phí lỗi theo thời gian.
Rủi ro & lan can
Tối ưu hóa một điểm chuẩn có thể che giấu những điểm yếu của hệ thống rộng hơn.
Chi phí cơ sở hạ tầng và bảo trì thường được đánh giá thấp.
Khoảng cách về bảo mật và khả năng quan sát có thể tăng lên khi hệ thống trở nên phức tạp hơn.
Lộ trình thực hiện
Xác định các mục tiêu về độ trễ, chất lượng và chi phí trước khi triển khai.
Xác định các mục tiêu về độ trễ, chất lượng và chi phí trước khi triển khai. Hãy coi mỗi bước như một cổng bằng chứng: nếu không đáp ứng được các tiêu chí, hãy tạm dừng triển khai, thu hẹp khoảng cách và chỉ sau đó mới mở rộng mức sử dụng.
Điểm chuẩn trong điều kiện tải và dữ liệu thực tế.
Điểm chuẩn trong điều kiện tải và dữ liệu thực tế. Hãy coi mỗi bước như một cổng bằng chứng: nếu không đáp ứng được các tiêu chí, hãy tạm dừng triển khai, thu hẹp khoảng cách và chỉ sau đó mới mở rộng mức sử dụng.
Giám sát thiết bị về lỗi, độ lệch và tác động của người dùng.
Giám sát thiết bị về lỗi, độ lệch và tác động của người dùng. Hãy coi mỗi bước như một cổng bằng chứng: nếu không đáp ứng được các tiêu chí, hãy tạm dừng triển khai, thu hẹp khoảng cách và chỉ sau đó mới mở rộng mức sử dụng.
Chuẩn bị đường dẫn khôi phục và ứng phó sự cố trước khi mở rộng quy mô.
Chuẩn bị đường dẫn khôi phục và ứng phó sự cố trước khi mở rộng quy mô. Hãy coi mỗi bước như một cổng bằng chứng: nếu không đáp ứng được các tiêu chí, hãy tạm dừng triển khai, thu hẹp khoảng cách và chỉ sau đó mới mở rộng mức sử dụng.