Open Neural Network Exchange (ONNX)

Čo je ONNX?

Open Neural Network Exchange (ONNX) je open-source formát vytvorený na uľahčenie zameniteľnosti modelov strojového učenia medzi rôznymi platformami a nástrojmi. ONNX vznikol spoluprácou medzi spoločnosťami Facebook a Microsoft a oficiálne bol predstavený v septembri 2017. Slúži ako most medzi rôznymi frameworkmi strojového učenia, vďaka čomu môžu vývojári prenášať modely bez potreby ich prepracovania alebo opätovného trénovania. Táto štandardizácia prináša efektívnejší a flexibilnejší prístup k nasadzovaniu modelov v rôznych prostrediach.

Hlavné vlastnosti ONNX

1. Interoperabilita: ONNX je predovšetkým navrhnutý na bezproblémovú výmenu modelov medzi hlavnými frameworkmi strojového učenia ako TensorFlow, PyTorch, Caffe2 a Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Táto interoperabilita platí pre modely hlbokého aj tradičného strojového učenia, čo umožňuje vývojárom využívať silné stránky rôznych nástrojov bez uzamknutia v jednom ekosystéme.
2. Štandardizácia: ONNX poskytuje jednotný formát, ktorý zahŕňa spoločný súbor operátorov a dátových typov. Táto štandardizácia zaisťuje konzistentnosť a funkčnosť modelov pri ich prenose medzi platformami, čím sa predchádza problémom s kompatibilitou, ktoré často vznikajú pri proprietárnych formátoch.
3. Komunitne riadený vývoj: Úspech a rozvoj ONNX sú vo veľkej miere výsledkom živej komunity vývojárov a organizácií. Táto spolupráca zabezpečuje pravidelnú aktualizáciu a zlepšovanie ONNX, čím podporuje inovácie v oblasti nasadzovania AI modelov.
4. Optimalizácia pre hardvér: ONNX podporuje viacero hardvérových platforiem a ponúka optimalizácie modelov na zvýšenie výkonu na rôznych zariadeniach, vrátane GPU a CPU. Táto schopnosť je kľúčová pri nasadzovaní modelov v prostrediach s obmedzenými zdrojmi alebo na zlepšenie rýchlosti inferencie v produkčných systémoch.
5. Verzovanie a kompatibilita: ONNX udržiava spätnú kompatibilitu, čo umožňuje, aby modely vytvorené v starších verziách fungovali efektívne v novších prostrediach. Tento prístup zabezpečuje, že modely môžu byť ďalej rozvíjané bez straty funkčnosti alebo výkonu.

ONNX Runtime

ONNX Runtime je výkonný engine pre spúšťanie ONNX modelov, ktorý zaisťuje efektívnu prevádzku naprieč rôznymi hardvérmi a platformami. Poskytuje viacero optimalizácií a podporuje rôznych poskytovateľov vykonávania, vďaka čomu je nenahraditeľným nástrojom pre nasadzovanie AI modelov v produkcii. ONNX Runtime je možné integrovať s modelmi z frameworkov ako PyTorch, TensorFlow či scikit-learn a ďalších. Aplikuje optimalizácie grafu a prideľuje podgrafy hardvérovým akcelerátorom, čím zabezpečuje vyšší výkon než pôvodné frameworky.

Príklady využitia a použitia

1. Zdravotníctvo: Pri medicínskom zobrazovaní ONNX uľahčuje nasadzovanie modelov hlbokého učenia na úlohy ako detekcia nádorov v MRI snímkach naprieč rôznymi diagnostickými platformami.
2. Automobilový priemysel: ONNX zohráva kľúčovú úlohu v autonómnych vozidlách, kde umožňuje integráciu modelov detekcie objektov podporujúcich rozhodovanie v reálnom čase v systémoch autonómneho riadenia.
3. Maloobchod: ONNX zjednodušuje nasadzovanie odporúčacích systémov v e-commerce, čím vylepšuje personalizované nákupné zážitky využitím modelov trénovaných v rôznych frameworkoch.
4. Výroba: Prediktívne údržbové modely môžu byť vyvinuté v jednom frameworku a nasadené v továrenských systémoch pomocou ONNX, čo vedie k zvýšeniu prevádzkovej efektivity.
5. Financie: Modely na detekciu podvodov vytvorené v jednom frameworku je možné bezproblémovo integrovať do bankových systémov pomocou ONNX, čím sa posilňujú opatrenia proti podvodom.
6. Poľnohospodárstvo: ONNX podporuje precízne poľnohospodárstvo umožnením integrácie modelov pre plodiny a pôdu do rôznych poľnohospodárskych riadiacich systémov.
7. Vzdelávanie: Adaptívne vzdelávacie systémy využívajú ONNX na začlenenie AI modelov, ktoré personalizujú študijné skúsenosti naprieč rôznymi vzdelávacími platformami.

Populárne frameworky kompatibilné s ONNX

• PyTorch: Známy svojím dynamickým výpočtovým grafom a jednoduchosťou použitia, PyTorch je široko využívaný vo výskume a vývoji.
• TensorFlow: Komplexný framework vyvinutý spoločnosťou Google, ktorý ponúka API na tvorbu a nasadzovanie modelov strojového učenia.
• Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK): Efektívny na trénovanie modelov hlbokého učenia, najmä v úlohách rozpoznávania reči a obrazu.
• Apache MXNet: Podporovaný Amazonom, MXNet je známy svojou flexibilitou a efektivitou v cloude aj na mobilných platformách.
• Scikit-Learn: Populárny pre tradičné algoritmy strojového učenia, podporuje konverziu do ONNX cez sklearn-onnx.
• Keras: Vysokoúrovňové API bežiace na TensorFlow, zamerané na rýchlu experimentáciu.
• Apple Core ML: Umožňuje integráciu modelov do iOS aplikácií s podporou konverzie z ONNX.

Výhody používania ONNX

• Flexibilita frameworkov: ONNX umožňuje prepínať medzi rôznymi frameworkmi strojového učenia, čím podporuje flexibilitu pri tvorbe a nasadzovaní modelov.
• Efektívnosť nasadzovania: Umožňuje nasadzovať modely na rôznych platformách a zariadeniach bez potreby zásadných úprav.
• Podpora komunity a priemyslu: Silná komunita a podpora zo strany priemyslu zabezpečujú neustále vylepšovanie a široké prijatie ONNX.

Výzvy pri nasadzovaní ONNX

• Zložitosť konverzie: Proces konverzie modelov do formátu ONNX môže byť zložitý, najmä pri modeloch s vlastnými vrstvami alebo operáciami.
• Kompatibilita verzií: Zabezpečenie kompatibility medzi rôznymi verziami ONNX a frameworkmi môže byť náročné.
• Obmedzená podpora pre proprietárne operácie: Niektoré pokročilé operácie nemusia byť v ONNX podporované, čo obmedzuje jeho použiteľnosť v určitých prípadoch.

Pochopenie ONNX (Open Neural Network Exchange)

Open Neural Network Exchange (ONNX) je open-source formát navrhnutý na uľahčenie zameniteľnosti AI modelov medzi rôznymi frameworkmi strojového učenia. V AI komunite si získal popularitu vďaka možnosti poskytovať jednotný a prenosný formát pre reprezentáciu modelov hlbokého učenia, čo umožňuje ich bezproblémové nasadzovanie naprieč rôznymi platformami. Nižšie sú zhrnutia významných vedeckých prác týkajúcich sa ONNX, ktoré zdôrazňujú jeho použitie a vývoj:

1. Kompilácia ONNX modelov neurónových sietí pomocou 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
• Zhrnutie: Táto práca sa zaoberá kompilátorom onnx-mlir, ktorý prevádza ONNX modely na spustiteľný kód pomocou infraštruktúry Multi-Level Intermediate Representation (MLIR). Autori predstavujú dva nové dialekty v rámci MLIR na optimalizáciu inferencie ONNX modelov. Táto práca je kľúčová pre zlepšenie prenositeľnosti a optimalizácie modelov naprieč rôznymi výpočtovými prostrediami.

2. Sionnx: Automatický generátor jednotkových testov pre ONNX konformitu

• Autori: Xinli Cai, Peng Zhou, Shuhan Ding, Guoyang Chen, Weifeng Zhang
• Zhrnutie: Práca predstavuje Sionnx, framework na generovanie jednotkových testov na overenie súladu operátorov ONNX v rôznych implementáciách. Pomocou vysokoúrovňového jazyka Operator Specification Language (OSL) Sionnx zabezpečuje komplexné pokrytie testovania, čo uľahčuje robustnú medzi-frameworkovú verifikáciu. Tento nástroj je kľúčový pre zabezpečenie konzistentnosti a spoľahlivosti vykonávania ONNX modelov.

3. QONNX: Reprezentácia kvantovaných neurónových sietí s ľubovoľnou presnosťou

• 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
• Zhrnutie: Táto práca rozširuje formát ONNX na podporu kvantovaných neurónových sietí s ľubovoľnou presnosťou. Zavedením nových operátorov ako Quant, BipolarQuant a Trunc vo formáte Quantized ONNX (QONNX) umožňuje efektívne reprezentovať kvantizáciu s nízkou presnosťou. Tento pokrok podporuje efektívnejšie nasadzovanie neurónových sietí na hardvéri s rôznymi nárokmi na presnosť.