Open Neural Network Exchange (ONNX)

Co je ONNX?

Open Neural Network Exchange (ONNX) je open-source formát vytvořený pro usnadnění zaměnitelnosti modelů strojového učení mezi různými platformami a nástroji. Vznikl díky spolupráci společností Facebook a Microsoft a byl oficiálně představen v září 2017. Slouží jako most mezi různými frameworky strojového učení, což umožňuje vývojářům přenášet modely bez nutnosti jejich restrukturalizace nebo přeškolení. Tato standardizace podporuje efektivnější a flexibilnější přístup k nasazování modelů v různých prostředích.

Klíčové vlastnosti ONNX

1. Interoperabilita: ONNX je primárně navržen tak, aby umožňoval bezproblémovou výměnu modelů mezi hlavními frameworky strojového učení, jako jsou TensorFlow, PyTorch, Caffe2 a Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Tato interoperabilita se vztahuje jak na hluboké učení, tak na tradiční modely strojového učení a umožňuje vývojářům využívat silné stránky různých nástrojů bez uzamčení v jednom ekosystému.
2. Standardizace: ONNX poskytuje sjednocený formát zahrnující společnou sadu operátorů a datových typů. Tato standardizace zajišťuje konzistenci a funkčnost modelů při přenosu mezi platformami a snižuje problémy s kompatibilitou, které často vznikají u proprietárních formátů.
3. Poháněno komunitou: Úspěch a rozvoj ONNX je do velké míry zásluhou jeho živé komunity vývojářů a organizací. Díky této spolupráci je ONNX pravidelně aktualizován a vylepšován, což podporuje inovace v nasazování AI modelů.
4. Optimalizace pro hardware: ONNX podporuje více hardwarových platforem a nabízí optimalizace modelů pro zvýšení výkonu na různých zařízeních, včetně GPU a CPU. Tato schopnost je klíčová pro nasazení modelů v prostředích s omezenými zdroji nebo pro zrychlení inferencí v produkčních systémech.
5. Verzování a kompatibilita: ONNX zachovává zpětnou kompatibilitu, což umožňuje, aby modely vyvinuté ve starších verzích bez problémů fungovaly i v novějších prostředích. Tento přístup zajišťuje evoluci modelů bez ztráty funkcionality nebo výkonu.

ONNX Runtime

ONNX Runtime je výkonný engine pro spouštění ONNX modelů, který zajišťuje efektivní provoz na různorodém hardwaru a platformách. Nabízí mnoho optimalizací a podporuje různé poskytovatele výpočtů, díky čemuž je nepostradatelný při nasazování AI modelů v produkci. ONNX Runtime lze integrovat s modely z frameworků, jako jsou PyTorch, TensorFlow nebo scikit-learn, a dalších. Aplikuje optimalizace grafu a přiděluje podgrafy akcelerátorům specifickým pro hardware, což zajišťuje vyšší výkon oproti původním frameworkům.

Příklady použití a scénáře

1. Zdravotnictví: V medicínském zobrazování ONNX usnadňuje nasazení modelů hlubokého učení pro úlohy, jako je detekce nádorů v MRI snímcích na různých diagnostických platformách.
2. Automobilový průmysl: ONNX hraje klíčovou roli v autonomních vozidlech a umožňuje integraci modelů detekce objektů, které podporují rozhodování v reálném čase v systémech samořídících aut.
3. Maloobchod: ONNX zjednodušuje nasazení doporučovacích systémů v e-commerce, čímž zlepšuje personalizované nákupní zážitky díky využití modelů trénovaných v různých frameworcích.
4. Výroba: Modely prediktivní údržby lze vyvíjet v jednom frameworku a nasazovat ve výrobních systémech pomocí ONNX, což vede k vyšší provozní efektivitě.
5. Finance: Modely pro detekci podvodů vytvořené v jednom frameworku lze pomocí ONNX bezproblémově integrovat do bankovních systémů a posílit tak opatření proti podvodům.
6. Zemědělství: ONNX podporuje precizní zemědělství umožněním integrace modelů pro plodiny a půdu do různých systémů řízení zemědělství.
7. Vzdělávání: Adaptivní vzdělávací systémy využívají ONNX k integraci AI modelů, které personalizují vzdělávací zážitky napříč různými vzdělávacími platformami.

Populární frameworky kompatibilní s ONNX

• PyTorch: Známý pro svůj dynamický výpočetní graf a jednoduchost použití, široce využívaný ve výzkumu a vývoji.
• TensorFlow: Komplexní framework vyvinutý Googlem, nabízející API pro tvorbu a nasazení modelů strojového učení.
• Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK): Efektivní pro trénování modelů hlubokého učení, zejména v oblastech rozpoznávání řeči a obrazu.
• Apache MXNet: Podporovaný Amazonem, MXNet je ceněn pro svou flexibilitu a efektivitu v cloudu a na mobilních platformách.
• Scikit-Learn: Oblíbený pro tradiční algoritmy strojového učení, s podporou konverze do ONNX přes sklearn-onnx.
• Keras: Vysoce úrovňové API běžící nad TensorFlow, zaměřené na rychlé experimentování.
• Apple Core ML: Umožňuje integraci modelů do iOS aplikací, s podporou konverze z ONNX.

Výhody používání ONNX

• Flexibilita frameworků: ONNX umožňuje přechod mezi různými frameworky strojového učení, což podporuje flexibilitu ve vývoji a nasazení modelů.
• Efektivita nasazení: Umožňuje nasadit modely na různých platformách a zařízeních bez zásadních úprav.
• Podpora komunity a průmyslu: Silná komunita a průmyslová podpora zajišťují kontinuální vylepšování a širokou adopci ONNX.

Výzvy při adopci ONNX

• Složitost konverze: Proces převodu modelů do formátu ONNX může být složitý, zejména u modelů s vlastními vrstvami nebo operacemi.
• Kompatibilita verzí: Zajištění kompatibility mezi různými verzemi ONNX a frameworků může být náročné.
• Omezená podpora proprietárních operací: Některé pokročilé operace nemusí být v ONNX podporovány, což omezuje jeho použití v určitých scénářích.

Pochopení ONNX (Open Neural Network Exchange)

Open Neural Network Exchange (ONNX) je open-source formát navržený pro usnadnění zaměnitelnosti AI modelů mezi různými frameworky strojového učení. Získal si pozornost AI komunity díky schopnosti poskytovat jednotný a přenositelný formát pro reprezentaci modelů hlubokého učení, což umožňuje bezproblémové nasazení na různých platformách. Níže jsou shrnutí významných vědeckých studií souvisejících s ONNX, které ilustrují jeho využití a vývoj:

1. Kompilace ONNX modelů neuronových sítí pomocí MLIR

• Autoři: Tian Jin, Gheorghe-Teodor Bercea, Tung D. Le, Tong Chen, Gong Su, Haruki Imai, Yasushi Negishi, Anh Leu, Kevin O’Brien, Kiyokuni Kawachiya, Alexandre E. Eichenberger
• Shrnutí: Tato studie se zabývá kompilátorem onnx-mlir, který převádí ONNX modely do spustitelného kódu pomocí infrastruktury Multi-Level Intermediate Representation (MLIR). Autoři zavádějí dva nové dialekty v MLIR pro optimalizaci inferencí ONNX modelů. Tato práce má zásadní význam pro zvýšení přenositelnosti a optimalizace modelů napříč různými výpočetními prostředími.

2. Sionnx: Automatický generátor jednotkových testů pro ONNX shodu

• Autoři: Xinli Cai, Peng Zhou, Shuhan Ding, Guoyang Chen, Weifeng Zhang
• Shrnutí: Studie představuje Sionnx, framework pro generování jednotkových testů pro ověření shody operátorů ONNX v různých implementacích. Pomocí vysokoúrovňového jazyka Operator Specification Language (OSL) Sionnx zajišťuje komplexní pokrytí testováním, což usnadňuje robustní ověřování napříč frameworky. Tento nástroj je klíčový pro zajištění konzistence a spolehlivosti při spouštění ONNX modelů.

3. QONNX: Reprezentace kvantovaných neuronových sítí s libovolnou přesností

• Autoři: Alessandro Pappalardo, Yaman Umuroglu, Michaela Blott, Jovan Mitrevski, Ben Hawks, Nhan Tran, Vladimir Loncar, Sioni Summers, Hendrik Borras, Jules Muhizi, Matthew Trahms, Shih-Chieh Hsu, Scott Hauck, Javier Duarte
• Shrnutí: Tato studie rozšiřuje formát ONNX o podporu kvantovaných neuronových sítí s libovolnou přesností. Zavedením nových operátorů, jako jsou Quant, BipolarQuant a Trunc v rámci formátu Quantized ONNX (QONNX), umožňuje efektivní reprezentaci kvantizace s nízkou přesností. Tento pokrok podporuje efektivnější nasazení neuronových sítí na hardwaru s různými požadavky na přesnost.