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.

Pripravení rozšíriť svoje podnikanie?

Začnite svoju 30-dňovú skúšobnú verziu ešte dnes a vidzte výsledky behom pár dní.

Požiadať o demo Prihlásiť sa

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.

Prihláste sa na newsletter

Získajte najnovšie tipy, trendy a ponuky zadarmo.

Emailová adresa

Prihlásiť sa

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.