Open Neural Network Exchange (ONNX)

Ce este ONNX?

Open Neural Network Exchange (ONNX) este un format open-source creat pentru a facilita interoperabilitatea modelelor de învățare automată între diverse platforme și instrumente. Apărut din colaborarea dintre Facebook și Microsoft, ONNX a fost lansat oficial în septembrie 2017. Acesta servește drept punte între diferite cadre de învățare automată, permițând dezvoltatorilor să transfere modele fără a le restructura sau reantrena. Această standardizare sprijină o abordare mai eficientă și flexibilă a implementării modelelor în medii diferite.

Caracteristici cheie ale ONNX

1. Interoperabilitate: ONNX este conceput în principal pentru a permite schimbul fără probleme al modelelor între principalele cadre de învățare automată precum TensorFlow, PyTorch, Caffe2 și Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Această interoperabilitate se extinde atât la modelele de învățare profundă, cât și la cele tradiționale, permițând dezvoltatorilor să valorifice avantajele diferitelor instrumente fără a fi blocați într-un singur ecosistem.
2. Standardizare: ONNX oferă un format unificat, care include un set comun de operatori și tipuri de date. Această standardizare asigură consistența și funcționalitatea modelelor atunci când sunt transferate între platforme, reducând problemele de compatibilitate care apar adesea la formatele proprietare.
3. Dezvoltat de comunitate: Succesul și evoluția ONNX se datorează în mare parte comunității sale active de dezvoltatori și organizații. Acest efort colaborativ asigură actualizări și îmbunătățiri regulate, stimulând inovația în implementarea modelelor AI.
4. Optimizare hardware: ONNX suportă multiple platforme hardware, oferind optimizări pentru sporirea performanței pe diverse dispozitive, inclusiv GPU-uri și CPU-uri. Această capacitate este crucială pentru implementarea modelelor în medii cu resurse limitate sau pentru îmbunătățirea timpilor de inferență în sisteme de producție.
5. Versionare și compatibilitate: ONNX menține compatibilitatea inversă, permițând modelelor dezvoltate cu versiuni anterioare să funcționeze eficient în medii mai noi. Această abordare asigură evoluția modelelor fără a compromite funcționalitatea sau performanța.

ONNX Runtime

ONNX Runtime este un motor de execuție performant pentru modelele ONNX, asigurând funcționare eficientă pe diverse hardware și platforme. Oferă multiple optimizări și suport pentru diferiți furnizori de execuție, fiind indispensabil pentru implementarea modelelor AI în producție. ONNX Runtime poate fi integrat cu modele din cadre precum PyTorch, TensorFlow și scikit-learn, printre altele. Aplică optimizări pe grafic și atribuie subgrafuri acceleratoarelor hardware, asigurând performanțe superioare față de cadrele originale.

Cazuri de utilizare și exemple

1. Sănătate: În imagistica medicală, ONNX facilitează implementarea modelelor de învățare profundă pentru sarcini precum detectarea tumorilor în scanări RMN pe diferite platforme de diagnostic.
2. Automotive: ONNX joacă un rol esențial în vehiculele autonome, permițând integrarea modelelor de detecție a obiectelor care susțin luarea deciziilor în timp real în sistemele de conducere autonomă.
3. Retail: ONNX simplifică implementarea sistemelor de recomandare în e-commerce, îmbunătățind experiențele de cumpărare personalizate prin utilizarea modelelor antrenate în cadre diferite.
4. Manufactură: Modelele pentru mentenanță predictivă pot fi dezvoltate într-un cadru și implementate în sistemele fabricilor folosind ONNX, ducând la creșterea eficienței operaționale.
5. Finanțe: Modelele de detecție a fraudelor create într-un cadru pot fi integrate fără probleme în sistemele bancare cu ajutorul ONNX, întărind măsurile de prevenire a fraudei.
6. Agricultură: ONNX sprijină agricultura de precizie prin integrarea modelelor pentru culturi și sol în diverse sisteme de management agricol.
7. Educație: Sistemele de învățare adaptivă folosesc ONNX pentru a integra modele AI care personalizează experiența de învățare pe diferite platforme educaționale.

Cadre populare compatibile cu ONNX

• PyTorch: Cunoscut pentru graficul computațional dinamic și ușurința în utilizare, PyTorch este adoptat pe scară largă în cercetare și dezvoltare.
• TensorFlow: Un cadru cuprinzător dezvoltat de Google, oferind API-uri pentru construirea și implementarea modelelor de învățare automată.
• Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK): Eficient pentru antrenarea modelelor de învățare profundă, în special pentru recunoaștere vocală și imagistică.
• Apache MXNet: Susținut de Amazon, MXNet este recunoscut pentru flexibilitate și eficiență pe platforme cloud și mobile.
• Scikit-Learn: Popular pentru algoritmi de învățare automată tradițională, cu suport de conversie ONNX prin sklearn-onnx.
• Keras: Un API de nivel înalt care rulează peste TensorFlow, axat pe experimentare rapidă.
• Apple Core ML: Permite integrarea modelelor în aplicații iOS, cu suport pentru conversii ONNX.

Beneficiile utilizării ONNX

• Flexibilitate între cadre: ONNX permite trecerea între diverse cadre de învățare automată, favorizând flexibilitatea în dezvoltarea și implementarea modelelor.
• Eficiență în implementare: Permite implementarea modelelor pe diferite platforme și dispozitive fără modificări semnificative.
• Sprijin din partea comunității și industriei: O comunitate și susținere industrială puternică asigură îmbunătățiri continue și adopție largă a ONNX.

Provocări în adoptarea ONNX

• Complexitate în conversie: Procesul de conversie a modelelor în formatul ONNX poate fi complicat, mai ales pentru modelele ce includ straturi sau operații personalizate.
• Compatibilitate între versiuni: Asigurarea compatibilității între diverse versiuni ONNX și cadre poate fi dificilă.
• Suport limitat pentru operații proprietare: Unele operații avansate pot să nu fie suportate în ONNX, ceea ce limitează aplicabilitatea în anumite scenarii.

Înțelegerea ONNX (Open Neural Network Exchange)

Open Neural Network Exchange (ONNX) este un format open-source conceput pentru a facilita interoperabilitatea modelelor AI între diferite cadre de învățare automată. A câștigat popularitate în comunitatea AI datorită capacității sale de a oferi un format unificat și portabil pentru reprezentarea modelelor de învățare profundă, permițând implementarea fără probleme pe diverse platforme. Mai jos sunt prezentate rezumate ale unor lucrări științifice semnificative legate de ONNX, care evidențiază aplicarea și dezvoltarea sa:

1. Compilarea modelelor de rețele neuronale ONNX folosind MLIR

• Autori: 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
• Rezumat: Această lucrare discută compilatorul onnx-mlir, care convertește modelele ONNX în cod executabil folosind infrastructura Multi-Level Intermediate Representation (MLIR). Autorii introduc două noi dialecte în cadrul MLIR pentru optimizarea inferenței modelelor ONNX. Această lucrare este esențială pentru sporirea portabilității și optimizării modelelor pe diferite medii de calcul.

2. Sionnx: Generator automat de teste unitare pentru conformitatea ONNX

• Autori: Xinli Cai, Peng Zhou, Shuhan Ding, Guoyang Chen, Weifeng Zhang
• Rezumat: Lucrarea prezintă Sionnx, un cadru pentru generarea de teste unitare pentru a verifica conformitatea operatorilor ONNX în diverse implementări. Folosind un limbaj de specificație a operatorilor la nivel înalt (OSL), Sionnx asigură acoperire completă a testării, facilitând verificarea robustă între cadre. Acest instrument este crucial pentru menținerea consistenței și fiabilității execuției modelelor ONNX.

3. QONNX: Reprezentarea rețelelor neuronale cuantificate cu precizie arbitrară

• Autori: 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
• Rezumat: Această lucrare extinde formatul ONNX pentru a suporta rețele neuronale cuantificate cu precizie arbitrară. Introducerea unor noi operatori precum Quant, BipolarQuant și Trunc în formatul Quantized ONNX (QONNX) permite reprezentarea eficientă a cuantificării cu precizie redusă. Această inovație promovează implementări mai eficiente ale rețelelor neuronale pe hardware cu cerințe variate de precizie.