Open Neural Network Exchange (ONNX)

Hva er ONNX?

Open Neural Network Exchange (ONNX) er et åpen kildekode-format utviklet for å muliggjøre utveksling av maskinlæringsmodeller mellom ulike plattformer og verktøy. ONNX oppstod gjennom et samarbeid mellom Facebook og Microsoft, og ble offisielt lansert i september 2017. Det fungerer som en bro mellom ulike maskinlæringsrammeverk, slik at utviklere kan overføre modeller uten å måtte omstrukturere eller trene dem på nytt. Denne standardiseringen gir en mer effektiv og fleksibel tilnærming til modellutrulling på tvers av forskjellige miljøer.

Nøkkelfunksjoner ved ONNX

1. Interoperabilitet: ONNX er primært utviklet for å muliggjøre sømløs utveksling av modeller mellom ledende maskinlæringsrammeverk som TensorFlow, PyTorch, Caffe2 og Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Denne interoperabiliteten gjelder både dyp læring og tradisjonelle maskinlæringsmodeller, slik at utviklere kan utnytte styrkene til ulike verktøy uten å være låst til ett økosystem.
2. Standardisering: ONNX tilbyr et enhetlig format med et felles sett av operatorer og datatyper. Denne standardiseringen sikrer at modeller er konsistente og funksjonelle når de overføres mellom plattformer, og reduserer kompatibilitetsproblemer som ofte oppstår med proprietære formater.
3. Fellesskapsdrevet: ONNX sin suksess og utvikling tilskrives i stor grad det levende fellesskapet av utviklere og organisasjoner. Dette samarbeidet sikrer at ONNX regelmessig oppdateres og forbedres, og fremmer innovasjon innen utrulling av AI-modeller.
4. Maskinvareoptimalisering: ONNX støtter flere maskinvareplattformer og tilbyr modelloptimaliseringer for å forbedre ytelsen på ulike enheter, inkludert GPU-er og CPU-er. Denne evnen er avgjørende for å rulle ut modeller i ressursbegrensede miljøer eller for å forbedre inferenstider i produksjonssystemer.
5. Versjonering og kompatibilitet: ONNX ivaretar bakoverkompatibilitet, slik at modeller utviklet med tidligere versjoner fungerer effektivt i nyere miljøer. Denne tilnærmingen sikrer at modeller kan videreutvikles uten at det går på bekostning av funksjonalitet eller ytelse.

ONNX Runtime

ONNX Runtime er en høyytelsesmotor som kjører ONNX-modeller og sikrer effektiv drift på tvers av ulike maskinvare- og plattformer. Den tilbyr flere optimaliseringer og støtter ulike kjøreleverandører, noe som gjør den uunnværlig for produksjonsutrulling av AI-modeller. ONNX Runtime kan integreres med modeller fra rammeverk som PyTorch, TensorFlow og scikit-learn, blant andre. Den utfører grafoptimaliseringer og tildeler undergrafer til maskinvare-spesifikke akseleratorer, og sikrer dermed bedre ytelse enn de opprinnelige rammeverkene.

Bruksområder og eksempler

1. Helsevesen: I medisinsk bildediagnostikk muliggjør ONNX utrulling av dyp læringsmodeller til oppgaver som svulstdeteksjon i MR-bilder på tvers av ulike diagnostiske plattformer.
2. Bilindustri: ONNX spiller en kritisk rolle i autonome kjøretøy ved å muliggjøre integrasjon av objektdeteksjonsmodeller som støtter sanntidsbeslutninger i selvkjørende systemer.
3. Detaljhandel: ONNX forenkler utrulling av anbefalingssystemer i e-handel, og forbedrer personlige handleopplevelser ved å bruke modeller trent i ulike rammeverk.
4. Produksjon: Prediktive vedlikeholdsmodeller kan utvikles i ett rammeverk og rulles ut i fabrikksystemer ved hjelp av ONNX, noe som fører til økt driftseffektivitet.
5. Finans: Svindeldeteksjonsmodeller laget i ett rammeverk kan sømløst integreres i banksystemer ved hjelp av ONNX, og styrker tiltakene mot svindel.
6. Landbruk: ONNX støtter presisjonsjordbruk ved å muliggjøre integrasjon av avlings- og jordmodeller i ulike systemer for landbruksstyring.
7. Utdanning: Adaptive læringssystemer bruker ONNX for å inkorporere AI-modeller som personaliserer læringsopplevelser på tvers av ulike utdanningsplattformer.

Populære rammeverk kompatible med ONNX

• PyTorch: Kjent for sin dynamiske beregningsgraf og brukervennlighet, og er mye brukt i forskning og utvikling.
• TensorFlow: Et omfattende rammeverk utviklet av Google, som tilbyr API-er for bygging og utrulling av maskinlæringsmodeller.
• Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK): Effektivt for trening av dyp læring-modeller, særlig innen tale- og bildedeteksjon.
• Apache MXNet: Støttet av Amazon og kjent for sin fleksibilitet og effektivitet på tvers av sky- og mobilplattformer.
• Scikit-Learn: Populær for tradisjonelle maskinlæringsalgoritmer, med ONNX-konvertering gjennom sklearn-onnx.
• Keras: Et høynivå-API som kjører på toppen av TensorFlow, med fokus på rask eksperimentering.
• Apple Core ML: Muliggjør modellintegrering i iOS-applikasjoner, med støtte for ONNX-konverteringer.

Fordeler med å bruke ONNX

• Rammeverksfleksibilitet: ONNX muliggjør bytting mellom ulike maskinlæringsrammeverk og gir fleksibilitet i modellutvikling og utrulling.
• Effektiv utrulling: Gjør det mulig å rulle ut modeller på tvers av ulike plattformer og enheter uten store endringer.
• Fellesskaps- og industristøtte: Et robust fellesskap og bred støtte fra industrien sikrer kontinuerlige forbedringer og utbredt bruk av ONNX.

Utfordringer ved å ta i bruk ONNX

• Kompleksitet i konvertering: Prosessen med å konvertere modeller til ONNX-formatet kan være komplisert, spesielt for modeller med egendefinerte lag eller operasjoner.
• Versjonskompatibilitet: Å sikre kompatibilitet mellom ulike versjoner av ONNX og rammeverk kan være utfordrende.
• Begrenset støtte for proprietære operasjoner: Enkelte avanserte operasjoner støttes ikke i ONNX, noe som kan begrense anvendelsen i visse scenarier.

Forstå ONNX (Open Neural Network Exchange)

Open Neural Network Exchange (ONNX) er et åpen kildekode-format utviklet for å muliggjøre utveksling av AI-modeller på tvers av ulike maskinlæringsrammeverk. Det har fått stor utbredelse i AI-miljøet fordi det gir et enhetlig og portabelt format for representasjon av dyp læring-modeller, og muliggjør sømløs utrulling på tvers av ulike plattformer. Nedenfor følger sammendrag av viktige vitenskapelige artikler relatert til ONNX, som belyser dets anvendelse og utvikling:

1. Kompilering av ONNX-nevrale nettverksmodeller ved bruk av 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
• Sammendrag: Denne artikkelen omtaler onnx-mlir-kompilatoren, som konverterer ONNX-modeller til kjørbar kode ved hjelp av Multi-Level Intermediate Representation (MLIR)-infrastrukturen. Forfatterne introduserer to nye dialekter innen MLIR for å optimalisere ONNX-modellinferenz. Dette arbeidet er sentralt for å forbedre modellportabilitet og optimalisering på tvers av ulike datamiljøer.

2. Sionnx: Automatisk enhetstestgenerator for ONNX-samsvar

• Forfattere: Xinli Cai, Peng Zhou, Shuhan Ding, Guoyang Chen, Weifeng Zhang
• Sammendrag: Artikkelen introduserer Sionnx, et rammeverk for å generere enhetstester for å verifisere ONNX-operator-samsvar på tvers av ulike implementasjoner. Ved å bruke et høynivå Operator Specification Language (OSL) sikrer Sionnx omfattende testdekning, og legger til rette for robust verifisering på tvers av rammeverk. Dette verktøyet er avgjørende for å opprettholde konsistens og pålitelighet i kjøring av ONNX-modeller.

3. QONNX: Representasjon av vilkårlig presisjon kvantiserte nevrale nettverk

• 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
• Sammendrag: Denne artikkelen utvider ONNX-formatet for å støtte kvantiserte nevrale nettverk med vilkårlig presisjon. Innføringen av nye operatorer som Quant, BipolarQuant og Trunc i Quantized ONNX (QONNX)-formatet gjør det mulig å representere lavpresisjonskvantisering effektivt. Denne utviklingen fremmer mer effektiv utrulling av nevrale nettverk på maskinvare med ulike presisjonskrav.