Aperçu du projet ONNX (Open Neural Network Exchange)

Contexte du projet

ONNX (Open Neural Network Exchange) est un écosystème ouvert conçu pour favoriser l'interopérabilité des modèles d'intelligence artificielle. Dans le domaine de l'apprentissage profond, il existe de nombreux frameworks, tels que PyTorch, TensorFlow, MXNet, etc. Ces frameworks ont chacun leurs avantages, mais la migration et le déploiement de modèles entre différents frameworks posent souvent des défis. L'objectif d'ONNX est de définir une représentation de modèle commune, permettant aux modèles d'être facilement convertis et exécutés entre différents frameworks, simplifiant ainsi le processus de développement et de déploiement des modèles d'IA.

Caractéristiques principales

• Standard ouvert : ONNX est un standard ouvert, et n'importe qui peut participer à son développement et à son amélioration.
• Compatibilité inter-framework : ONNX permet d'exporter un modèle depuis un framework et de l'importer et de l'exécuter dans un autre. Cela améliore considérablement la portabilité des modèles.
• Large support des frameworks : De nombreux frameworks d'apprentissage profond courants prennent en charge ONNX, notamment PyTorch, TensorFlow, MXNet, CNTK, PaddlePaddle, etc.
• Accélération matérielle : ONNX Runtime fournit un moteur d'inférence haute performance qui peut exécuter des modèles ONNX sur diverses plateformes matérielles et utiliser des fonctionnalités d'accélération matérielle pour améliorer les performances.
• Optimisation des modèles : ONNX Runtime comprend des outils d'optimisation des modèles qui peuvent effectuer une quantification, un élagage et d'autres optimisations sur les modèles ONNX afin de réduire la taille du modèle et d'améliorer la vitesse d'inférence.
• Contrôle de version : ONNX dispose d'un mécanisme de contrôle de version qui garantit la compatibilité et la traçabilité des modèles.

Scénarios d'application

• Déploiement de modèles : ONNX simplifie le déploiement de modèles sur différentes plateformes et appareils. Par exemple, un modèle entraîné dans PyTorch peut être exporté au format ONNX, puis exécuté sur un appareil mobile ou embarqué à l'aide d'ONNX Runtime.
• Partage de modèles : ONNX facilite le partage de modèles entre chercheurs et développeurs. Les modèles peuvent être publiés au format ONNX pour être utilisés par d'autres, sans se soucier du framework qu'ils utilisent.
• Calcul hétérogène : ONNX permet d'exécuter différentes parties d'un modèle sur différentes plateformes matérielles. Par exemple, les couches gourmandes en calcul peuvent être exécutées sur un GPU, tandis que les autres couches peuvent être exécutées sur un CPU.
• Recherche sur l'optimisation des modèles : ONNX fournit une plateforme standardisée pour la recherche et le développement de techniques d'optimisation des modèles. Les modèles ONNX peuvent être utilisés comme référence pour évaluer les performances de différents algorithmes d'optimisation.
• Services d'inférence dans le cloud : De nombreux fournisseurs de services cloud prennent en charge les modèles ONNX. ONNX peut être utilisé pour déployer des modèles dans le cloud et fournir des services d'inférence en ligne.

Structure du projet (basée sur le dépôt GitHub)

Le dépôt GitHub du projet ONNX comprend les principaux éléments suivants :

• onnx : Définition des Protocol Buffers pour les modèles ONNX.
• onnx/checker : Outil permettant de vérifier si un modèle ONNX est conforme aux spécifications.
• onnx/helper : API Python pour créer et manipuler des modèles ONNX.
• onnx/reference : Fournit une implémentation de référence des opérateurs ONNX.
• docs : Contient la documentation d'ONNX, y compris les spécifications, les tutoriels et les exemples.
• operators.md : Décrit les opérateurs pris en charge par ONNX.

Conclusion

ONNX est un projet important qui, en fournissant une représentation de modèle commune, favorise l'interopérabilité et la portabilité des modèles d'intelligence artificielle. Son application généralisée et son développement continu contribuent à la vulgarisation et à l'innovation des technologies d'IA.

Pour tous les détails, veuillez vous référer au site officiel (https://github.com/onnx/onnx)