Open Neural Network Exchange (ONNX)

Mikä on ONNX?

Open Neural Network Exchange (ONNX) on avoimen lähdekoodin formaatti, joka on luotu helpottamaan koneoppimismallien vaihdettavuutta eri alustojen ja työkalujen välillä. ONNX syntyi Facebookin ja Microsoftin yhteistyönä, ja se julkaistiin virallisesti syyskuussa 2017. Se toimii siltana erilaisten koneoppimiskehysten välillä, mahdollistaen kehittäjille mallien siirtämisen ilman uudelleenjärjestelyä tai uudelleenkoulutusta. Tämä standardointi edistää tehokkaampaa ja joustavampaa mallien käyttöönottoa erilaisissa ympäristöissä.

ONNX:n keskeiset ominaisuudet

1. Yhteentoimivuus: ONNX on ensisijaisesti suunniteltu mahdollistamaan saumaton mallien vaihto suurten koneoppimiskehysten, kuten TensorFlow, PyTorch, Caffe2 ja Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), välillä. Tämä yhteentoimivuus kattaa sekä syväoppimisen että perinteiset koneoppimismallit, mahdollistaen kehittäjien hyödyntää eri työkalujen vahvuuksia ilman sitoutumista yhteen ekosysteemiin.
2. Standardointi: ONNX tarjoaa yhtenäisen formaatin, joka sisältää yhteisen joukon operaattoreita ja tietotyyppejä. Tämä standardointi varmistaa, että mallit säilyvät yhdenmukaisina ja toiminnallisina siirrettäessä niitä alustalta toiselle, lieventäen yhteensopivuusongelmia, joita usein esiintyy suljetuissa formaateissa.
3. Yhteisölähtöisyys: ONNX:n menestys ja kehitys perustuvat laajasti sen aktiiviseen kehittäjä- ja organisaatioyhteisöön. Tämä yhteistyöhön perustuva kehittäminen varmistaa, että ONNX päivittyy ja kehittyy säännöllisesti, edistäen innovaatioita tekoälymallien käyttöönotossa.
4. Laitteisto-optimointi: ONNX tukee useita laitteistoalustoja, tarjoten mallien optimointeja suorituskyvyn parantamiseksi eri laitteilla, kuten GPU- ja CPU-ympäristöissä. Tämä on olennaista, kun malleja otetaan käyttöön rajallisissa ympäristöissä tai halutaan nopeuttaa laskentaa tuotantojärjestelmissä.
5. Versiointi ja yhteensopivuus: ONNX säilyttää taaksepäin yhteensopivuuden, jolloin aiemmilla versioilla kehitetyt mallit toimivat tehokkaasti uusissa ympäristöissä. Tämä mahdollistaa mallien kehittymisen ilman suorituskyvyn tai toiminnallisuuden heikentymistä.

ONNX Runtime

ONNX Runtime on suorituskykyinen moottori, joka suorittaa ONNX-malleja varmistaen tehokkaan toiminnan erilaisilla laitteistoilla ja alustoilla. Se tarjoaa useita optimointeja ja tukee eri suorituspalveluntarjoajia, mikä tekee siitä korvaamattoman tekoälymallien käyttöönotossa tuotantoympäristöissä. ONNX Runtime voidaan integroida esimerkiksi PyTorch-, TensorFlow- ja scikit-learn-malleihin. Se tekee graafisia optimointeja ja ohjaa aligraafeja laitteistokohtaisille kiihdyttimille, mikä takaa paremman suorituskyvyn verrattuna alkuperäisiin kehyksiin.

Käyttökohteet ja esimerkkejä

1. Terveysala: Lääketieteellisessä kuvantamisessa ONNX helpottaa syväoppimismallien käyttöönottoa esimerkiksi kasvainten tunnistuksessa MRI-kuvissa eri diagnostiikka-alustoilla.
2. Autoteollisuus: ONNX:lla on keskeinen rooli autonomisissa ajoneuvoissa, mahdollistamalla objektin tunnistusmallien integroinnin, jotka tukevat reaaliaikaista päätöksentekoa itseajavissa järjestelmissä.
3. Vähittäiskauppa: ONNX virtaviivaistaa suosittelujärjestelmien käyttöönottoa verkkokaupassa, parantaen personoituja ostokokemuksia hyödyntämällä eri kehyksissä koulutettuja malleja.
4. Teollisuus: Ennakoivan kunnossapidon mallit voidaan kehittää yhdessä kehyksessä ja ottaa käyttöön tehdasjärjestelmissä ONNX:n avulla, mikä parantaa toiminnan tehokkuutta.
5. Rahoitus: Yhdessä kehyksessä luodut petostentorjuntamallit voidaan saumattomasti integroida pankkijärjestelmiin ONNX:n avulla, tehostaen petosten ehkäisyä.
6. Maatalous: ONNX tukee tarkkuusviljelyä mahdollistamalla kasvi- ja maaperämallien integroinnin erilaisiin maataloushallintajärjestelmiin.
7. Koulutus: Mukautuvat oppimisjärjestelmät hyödyntävät ONNX:ia tekoälymallien integrointiin, jotka personoivat oppimiskokemuksia erilaisilla oppimisalustoilla.

Suositut ONNX-yhteensopivat kehykset

• PyTorch: Tunnetaan dynaamisesta laskentagraafistaan ja helppokäyttöisyydestään, yleisesti käytössä tutkimuksessa ja kehityksessä.
• TensorFlow: Googlen kehittämä kattava kehys, joka tarjoaa rajapintoja koneoppimismallien rakentamiseen ja käyttöönottoon.
• Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK): Tehokas syväoppimismallien koulutuksessa, erityisesti puhe- ja kuvantunnistustehtävissä.
• Apache MXNet: Amazonin tukema MXNet tunnetaan joustavuudestaan ja tehokkuudestaan pilvi- ja mobiilialustoilla.
• Scikit-Learn: Suosittu perinteisissä koneoppimisalgoritmeissa, ONNX-muunnostuki sklearn-onnx:n kautta.
• Keras: Korkean tason rajapinta TensorFlown päällä, keskittyen nopeaan kokeiluun.
• Apple Core ML: Mahdollistaa mallien integroinnin iOS-sovelluksiin, ONNX-muunnostuen avulla.

ONNX:n käytön hyödyt

• Kehysjoustavuus: ONNX mahdollistaa siirtymisen eri koneoppimiskehysten välillä, edistäen joustavuutta mallien kehityksessä ja käyttöönotossa.
• Tehokas käyttöönotto: Mahdollistaa mallien käyttöönoton eri alustoilla ja laitteilla ilman merkittäviä muutoksia.
• Yhteisön ja teollisuuden tuki: Vahva yhteisön ja teollisuuden tuki varmistaa ONNX:n jatkuvan kehityksen ja laajan käyttöönoton.

ONNX:n käyttöönoton haasteet

• Monimutkaisuus muuntamisessa: Mallien muuntaminen ONNX-muotoon voi olla haastavaa erityisesti, jos mallit sisältävät mukautettuja kerroksia tai operaatioita.
• Versioiden yhteensopivuus: Yhteensopivuuden varmistaminen eri ONNX- ja kehysversioiden välillä voi olla haasteellista.
• Rajoitettu tuki suljetuille operaatioille: Joitakin kehittyneitä operaatioita ei välttämättä tueta ONNX:ssa, mikä rajoittaa sen soveltuvuutta tietyissä tilanteissa.

ONNX:n (Open Neural Network Exchange) ymmärtäminen

Open Neural Network Exchange (ONNX) on avoimen lähdekoodin formaatti, joka on suunniteltu helpottamaan tekoälymallien vaihdettavuutta eri koneoppimiskehysten välillä. Se on saanut laajaa suosiota tekoäly-yhteisössä yhtenäisen ja siirrettävän malliformaatin ansiosta, mahdollistaen saumattoman käyttöönoton erilaisilla alustoilla. Alla on tiivistelmiä merkittävistä tieteellisistä julkaisuista, jotka liittyvät ONNX:iin ja kuvaavat sen sovelluksia ja kehitystä:

1. Compiling ONNX Neural Network Models Using MLIR

• Kirjoittajat: 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
• Yhteenveto: Tässä artikkelissa käsitellään onnx-mlir-kääntäjää, joka muuntaa ONNX-mallit suoritettavaksi koodiksi käyttäen Multi-Level Intermediate Representation (MLIR) -infrastruktuuria. Kirjoittajat esittelevät kaksi uutta murretta MLIR:ssä ONNX-mallien inferenssin optimointiin. Tämä työ on keskeinen mallien siirrettävyyden ja optimoinnin parantamisessa eri laskentaympäristöissä.

2. Sionnx: Automatic Unit Test Generator for ONNX Conformance

• Kirjoittajat: Xinli Cai, Peng Zhou, Shuhan Ding, Guoyang Chen, Weifeng Zhang
• Yhteenveto: Julkaisussa esitellään Sionnx, kehys, joka generoi yksikkötestejä ONNX-operaattorien yhteensopivuuden varmistamiseksi eri toteutuksissa. Hyödyntämällä korkean tason Operator Specification Language (OSL) -kieltä, Sionnx varmistaa kattavan testauksen, helpottaen luotettavaa yhteensopivuuden todentamista eri kehysten välillä. Tämä työkalu on tärkeä johdonmukaisuuden ja luotettavuuden ylläpitämisessä ONNX-mallien suorittamisessa.

3. QONNX: Representing Arbitrary-Precision Quantized Neural Networks

• Kirjoittajat: 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
• Yhteenveto: Tässä artikkelissa laajennetaan ONNX-formaattia tukemaan mielivaltaisen tarkan kvantisoituja neuroverkkoja. Uusien operaattorien, kuten Quant, BipolarQuant ja Trunc, tuominen Quantized ONNX (QONNX) -formaatissa mahdollistaa tehokkaan alhaisen tarkkuuden kvantisoinnin mallintamisen. Tämä kehitys edistää tehokkaampaa neuroverkkojen käyttöönottoa laitteistoilla, joilla on erilaisia tarkkuusvaatimuksia.