ONNX - 簡介
ONNX（開放神經網路交換）是一種開源格式，旨在表示機器學習模型。其主要目標是使開發人員能夠更輕鬆地在不同的機器學習框架之間移動模型，從而確保相容性和靈活性。
透過提供標準化格式，ONNX 允許開發人員最佳化工作流程、利用各種工具並提高模型互操作性。
ONNX 格式支援各種運算子，這些運算子是機器學習模型的基本構建塊。這種廣泛的支援使得更容易表示複雜模型並將它們在不同的框架之間轉換，例如 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn。
ONNX 在 AI 社群中被廣泛採用，並且已成為提高機器學習模型效率和可移植性的關鍵因素。在高級別上，ONNX 使用涉及以下步驟 -
- 訓練您的模型，可以使用任何流行的框架，例如 PyTorch、TensorFlow 或 scikit-learn。
- 將模型轉換為 ONNX 格式，確保跨不同平臺的相容性。
- 在 ONNX 執行時載入並執行模型，以實現最佳化的推理。
此過程確保機器學習模型具有可移植性、效率並準備好部署到各種環境中。透過使用 ONNX，開發人員可以最佳化工作流程並確保模型跨多個框架的順利整合。
什麼是互操作性？
機器學習中的互操作性是指不同系統、工具和框架能夠無縫協同工作的能力。在 ONNX 的上下文中，互操作性意味著在一個機器學習框架中訓練的模型可以在另一個框架中使用、修改或部署，而無需進行大量調整。
ONNX 的歷史和發展
ONNX 最初由 Facebook 的 PyTorch 團隊開發，名為“Toffee”。在 2017 年 9 月，Facebook 和微軟將該專案重新命名為 ONNX 並正式宣佈。
目標是建立一個用於表示機器學習模型的開放標準，以促進更大的協作和創新。ONNX 獲得了主要科技公司的廣泛支援，包括 IBM、華為、英特爾、AMD、Arm 和高通。
ONNX 的關鍵特性
ONNX 提供了一些關鍵特性和優勢，使其成為 AI 開發人員的理想選擇 -
- 標準化：ONNX 為機器學習模型提供了標準化格式，使模型更容易在不同的框架之間移動。
- 互操作性：使用 ONNX，模型可以在一個框架中訓練，然後在另一個框架中使用，從而增強模型開發和部署的靈活性。這種互操作性對於希望嘗試不同工具而又不侷限於單個生態系統的開發人員至關重要。
- 運算子：ONNX 支援各種運算子，使其能夠準確地表示覆雜模型。
- ONNX 執行時：ONNX 包括一個高效能執行時，可以跨各種硬體平臺（從強大的 GPU 到小型邊緣裝置）最佳化和執行模型。這確保了模型能夠高效執行，而不管部署環境如何。
- 社群：ONNX 由強大的開發人員和主要科技公司組成的社群管理，確保持續的開發和創新。因此，ONNX 會定期更新以包含新功能和改進。
廣告