Open Neural Network Exchange (ONNX)

Hvad er ONNX?

Open Neural Network Exchange (ONNX) er et open source-format, der er skabt for at lette udskifteligheden af maskinlæringsmodeller mellem forskellige platforme og værktøjer. ONNX blev til som et samarbejde mellem Facebook og Microsoft og blev officielt lanceret i september 2017. Det fungerer som en bro mellem forskellige maskinlæringsframeworks, hvilket gør det muligt for udviklere at overføre modeller uden at skulle omstrukturere eller genoptræne dem. Denne standardisering fremmer en mere effektiv og fleksibel tilgang til modelimplementering på tværs af forskellige miljøer.

Nøglefunktioner ved ONNX

1. Interoperabilitet: ONNX er primært designet til at muliggøre problemfri modeludveksling mellem større maskinlæringsframeworks såsom TensorFlow, PyTorch, Caffe2 og Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Denne interoperabilitet omfatter både dyb læring og traditionelle maskinlæringsmodeller og gør det muligt for udviklere at udnytte forskellige værktøjers styrker uden at være låst til et enkelt økosystem.
2. Standardisering: ONNX tilbyder et samlet format, der indeholder et fælles sæt af operatorer og datatyper. Denne standardisering sikrer, at modeller er konsistente og funktionelle, når de overføres mellem platforme, og afhjælper kompatibilitetsproblemer, som ofte opstår med proprietære formater.
3. Community-drevet: Succesen og udviklingen af ONNX tilskrives i høj grad dets levende fællesskab af udviklere og organisationer. Dette samarbejde sikrer, at ONNX løbende bliver opdateret og forbedret, hvilket fremmer innovation inden for implementering af AI-modeller.
4. Hardwareoptimering: ONNX understøtter flere hardwareplatforme og tilbyder modeloptimeringer, der forbedrer ydeevnen på tværs af forskellige enheder, herunder GPU’er og CPU’er. Denne evne er afgørende for at implementere modeller i ressourcebegrænsede miljøer eller for at forbedre inferenstider i produktionssystemer.
5. Versionering og kompatibilitet: ONNX opretholder bagudkompatibilitet, så modeller udviklet med tidligere versioner kan fungere effektivt i nyere miljøer. Denne tilgang sikrer, at modeller kan udvikle sig uden at gå på kompromis med funktionalitet eller ydeevne.

ONNX Runtime

ONNX Runtime er en højtydende engine, der eksekverer ONNX-modeller og sikrer effektiv drift på tværs af forskellige hardware og platforme. Den tilbyder flere optimeringer og understøtter forskellige eksekveringsudbydere, hvilket gør den uundværlig til implementering af AI-modeller i produktion. ONNX Runtime kan integreres med modeller fra frameworks som PyTorch, TensorFlow og scikit-learn, blandt andre. Den anvender grafoptimeringer og tildeler undergrafer til hardware-specifikke acceleratorer, hvilket sikrer bedre ydeevne end de oprindelige frameworks.

Anvendelsesområder og eksempler

1. Sundhedsvæsen: Inden for medicinsk billedbehandling muliggør ONNX implementering af dybdelæringsmodeller til opgaver som tumordetektion i MR-scanninger på tværs af forskellige diagnostiske platforme.
2. Bilindustrien: ONNX spiller en afgørende rolle i autonome køretøjer ved at muliggøre integration af objektdetektionsmodeller, der understøtter realtidsbeslutninger i selvkørende systemer.
3. Detailhandel: ONNX gør det lettere at implementere anbefalingssystemer i e-handel og forbedrer personlige shoppingoplevelser ved at udnytte modeller trænet i forskellige frameworks.
4. Fremstilling: Prædiktive vedligeholdsmodeller kan udvikles i ét framework og implementeres i fabriksstyringssystemer via ONNX, hvilket fører til forbedret driftseffektivitet.
5. Finans: Svindelopsporingsmodeller, der er oprettet i ét framework, kan problemfrit integreres i banksystemer via ONNX og styrke forebyggelsen af svindel.
6. Landbrug: ONNX understøtter præcisionslandbrug ved at muliggøre integration af afgrøde- og jordmodeller i forskellige landbrugsstyringssystemer.
7. Uddannelse: Adaptive læringssystemer udnytter ONNX til at inkorporere AI-modeller, der personaliserer læringsoplevelser på tværs af forskellige uddannelsesplatforme.

Populære frameworks kompatible med ONNX

• PyTorch: Kendt for sin dynamiske beregningsgraf og brugervenlighed og er bredt anvendt inden for forskning og udvikling.
• TensorFlow: Et omfattende framework udviklet af Google med API’er til opbygning og implementering af maskinlæringsmodeller.
• Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK): Effektivt til træning af dybdelæringsmodeller, især inden for tale- og billedgenkendelse.
• Apache MXNet: Understøttet af Amazon og anerkendt for sin fleksibilitet og effektivitet på tværs af cloud- og mobilplatforme.
• Scikit-Learn: Populært til traditionelle maskinlæringsalgoritmer med ONNX-konverteringssupport via sklearn-onnx.
• Keras: Et højniveau-API, der kører oven på TensorFlow og fokuserer på hurtig eksperimentering.
• Apple Core ML: Muliggør modelintegration i iOS-applikationer med understøttelse af ONNX-konverteringer.

Fordele ved at bruge ONNX

• Framework-fleksibilitet: ONNX gør det muligt at skifte mellem forskellige maskinlæringsframeworks, hvilket øger fleksibiliteten i modeludvikling og implementering.
• Effektiv implementering: Gør det muligt at implementere modeller på tværs af forskellige platforme og enheder uden større ændringer.
• Fællesskab og branchesupport: Et stærkt fællesskab og branchestøtte sikrer løbende forbedringer og udbredt anvendelse af ONNX.

Udfordringer ved at tage ONNX i brug

• Kompleksitet ved konvertering: Processen med at konvertere modeller til ONNX-formatet kan være kompleks, især for modeller med brugerdefinerede lag eller operationer.
• Versionskompatibilitet: Det kan være udfordrende at sikre kompatibilitet mellem forskellige versioner af ONNX og frameworks.
• Begrænset understøttelse af proprietære operationer: Nogle avancerede operationer understøttes muligvis ikke i ONNX, hvilket begrænser anvendeligheden i visse scenarier.

Forståelse af ONNX (Open Neural Network Exchange)

Open Neural Network Exchange (ONNX) er et open source-format designet til at lette udskifteligheden af AI-modeller på tværs af forskellige maskinlæringsframeworks. Det har vundet indpas i AI-fællesskabet på grund af dets evne til at levere et samlet og portabelt format til repræsentation af dybdelæringsmodeller, hvilket muliggør problemfri implementering på tværs af forskellige platforme. Nedenfor er opsummeringer af betydningsfulde videnskabelige artikler relateret til ONNX, som belyser dets anvendelse og udvikling:

1. Compiling ONNX Neural Network Models Using MLIR

• Forfattere: 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
• Resumé: Denne artikel omhandler onnx-mlir-kompileren, som konverterer ONNX-modeller til eksekverbar kode ved hjælp af Multi-Level Intermediate Representation (MLIR)-infrastrukturen. Forfatterne introducerer to nye dialekter i MLIR for at optimere inferens af ONNX-modeller. Dette arbejde er afgørende for at øge modelportabilitet og optimering på tværs af forskellige computermiljøer.

2. Sionnx: Automatic Unit Test Generator for ONNX Conformance

• Forfattere: Xinli Cai, Peng Zhou, Shuhan Ding, Guoyang Chen, Weifeng Zhang
• Resumé: Artiklen introducerer Sionnx, et framework til generering af enhedstests, der verificerer ONNX-operatørkompatibilitet på tværs af forskellige implementeringer. Ved at anvende et højniveau Operator Specification Language (OSL) sikrer Sionnx omfattende testdækning og muliggør robust cross-framework-verifikation. Dette værktøj er afgørende for at opretholde konsistens og pålidelighed i afviklingen af ONNX-modeller.

3. QONNX: Representing Arbitrary-Precision Quantized Neural Networks

• Forfattere: 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
• Resumé: Denne artikel udvider ONNX-formatet til at understøtte arbitrær-præcision kvantiserede neurale netværk. Introduktionen af nye operatorer såsom Quant, BipolarQuant og Trunc i Quantized ONNX (QONNX)-formatet muliggør effektiv repræsentation af lavpræcisionskvantisering. Denne udvikling fremmer mere effektiv implementering af neurale netværk på hardware med forskellige præcisionskrav.