Open Neural Network Exchange (ONNX)

Vad är ONNX?

Open Neural Network Exchange (ONNX) är ett öppen källkodsformat som skapats för att möjliggöra utbytbarhet av maskininlärningsmodeller mellan olika plattformar och verktyg. ONNX utvecklades genom ett samarbete mellan Facebook och Microsoft och lanserades officiellt i september 2017. Det fungerar som en bro mellan olika maskininlärningsramverk, vilket gör det möjligt för utvecklare att överföra modeller utan att behöva strukturera om eller träna om dem. Denna standardisering främjar ett mer effektivt och flexibelt tillvägagångssätt för att driftsätta modeller i olika miljöer.

Viktiga Funktioner i ONNX

1. Interoperabilitet: ONNX är främst utformat för att möjliggöra smidigt modelutbyte mellan stora maskininlärningsramverk såsom TensorFlow, PyTorch, Caffe2 och Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Denna interoperabilitet gäller både djupinlärnings- och traditionella maskininlärningsmodeller, så att utvecklare kan utnyttja olika verktygs styrkor utan att fastna i ett ekosystem.
2. Standardisering: ONNX tillhandahåller ett enhetligt format som inkluderar en gemensam uppsättning operatorer och datatyper. Denna standardisering säkerställer att modeller är konsekventa och fungerar när de förs över mellan plattformar, vilket minimerar kompatibilitetsproblem som ofta uppstår med proprietära format.
3. Community-drivet: ONNX:s framgång och utveckling tillskrivs till stor del dess livliga community av utvecklare och organisationer. Det gemensamma arbetet säkerställer att ONNX regelbundet uppdateras och förbättras, vilket främjar innovation inom AI-modellers driftsättning.
4. Hårdvaruoptimering: ONNX stöder flera hårdvaruplattformar och erbjuder modelloptimeringar för att förbättra prestandan på olika enheter, inklusive GPU:er och CPU:er. Denna kapacitet är avgörande för att driftsätta modeller i resursbegränsade miljöer eller för att förbättra inferenstider i produktion.
5. Versionshantering och kompatibilitet: ONNX bibehåller bakåtkompatibilitet, så att modeller som utvecklats med tidigare versioner kan fungera effektivt i nyare miljöer. Detta tillvägagångssätt gör att modeller kan utvecklas utan att funktionalitet eller prestanda går förlorad.

ONNX Runtime

ONNX Runtime är en högpresterande motor som exekverar ONNX-modeller och säkerställer effektiv körning på olika hårdvaror och plattformar. Den erbjuder flera optimeringar och stödjer olika exekveringsleverantörer, vilket gör den oumbärlig för driftsättning av AI-modeller i produktion. ONNX Runtime kan integreras med modeller från exempelvis PyTorch, TensorFlow och scikit-learn. Den tillämpar grafoptimeringar och fördelar delgrafer till hårdvaruspecifika acceleratorer, vilket säkerställer överlägsen prestanda jämfört med ursprungsramverken.

Användningsområden och Exempel

1. Sjukvård: Vid medicinsk avbildning möjliggör ONNX driftsättning av djupinlärningsmodeller för exempelvis tumördetektion i MR-bilder på olika diagnostikplattformar.
2. Fordon: ONNX spelar en avgörande roll i autonom körning genom att möjliggöra integration av objektidentifieringsmodeller som stödjer realtidsbeslut i självkörande system.
3. Detaljhandel: ONNX förenklar driftsättningen av rekommendationssystem inom e-handel och förbättrar personliga shoppingupplevelser genom att använda modeller tränade i olika ramverk.
4. Tillverkning: Prediktiva underhållsmodeller kan utvecklas i ett ramverk och driftsättas i fabrikssystem med hjälp av ONNX, vilket leder till ökad driftseffektivitet.
5. Finans: Bedrägeridetektionsmodeller som skapats i ett ramverk kan sömlöst integreras i banksystem med ONNX, vilket stärker åtgärder mot bedrägeri.
6. Jordbruk: ONNX stödjer precisionsodling genom att möjliggöra integration av gröd- och jordmodeller i olika jordbruksledningssystem.
7. Utbildning: Adaptiva inlärningssystem använder ONNX för att integrera AI-modeller som personaliserar inlärningsupplevelser på olika utbildningsplattformar.

Populära Ramverk Kompatibla med ONNX

• PyTorch: Känd för sin dynamiska beräkningsgraf och användarvänlighet, och är mycket använd inom forskning och utveckling.
• TensorFlow: Ett heltäckande ramverk utvecklat av Google med API:er för att bygga och driftsätta maskininlärningsmodeller.
• Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK): Effektivt för träning av djupinlärningsmodeller, särskilt inom tal- och bildigenkänning.
• Apache MXNet: Stöds av Amazon och är känt för sin flexibilitet och effektivitet i moln- och mobila plattformar.
• Scikit-Learn: Populärt för traditionella maskininlärningsalgoritmer med ONNX-konverteringsstöd via sklearn-onnx.
• Keras: Ett hög-nivå API ovanpå TensorFlow som fokuserar på snabb experimentering.
• Apple Core ML: Möjliggör modellintegration i iOS-appar med stöd för ONNX-konverteringar.

Fördelar med att Använda ONNX

• Ramverksflexibilitet: ONNX möjliggör växling mellan olika maskininlärningsramverk och främjar flexibilitet i modellutveckling och driftsättning.
• Effektiv driftsättning: Möjliggör att modeller kan driftsättas över olika plattformar och enheter utan större modifieringar.
• Community- och industristöd: Ett starkt community och brett industristöd säkerställer kontinuerliga förbättringar och utbredd adoption av ONNX.

Utmaningar vid Införandet av ONNX

• Komplexitet vid konvertering: Processen att konvertera modeller till ONNX-formatet kan vara komplicerad, särskilt för modeller med anpassade lager eller operationer.
• Versionskompatibilitet: Det kan vara utmanande att säkerställa kompatibilitet mellan olika versioner av ONNX och ramverk.
• Begränsat stöd för proprietära operationer: Vissa avancerade operationer kanske inte stöds i ONNX, vilket begränsar dess tillämpning i vissa scenarier.

Förstå ONNX (Open Neural Network Exchange)

Open Neural Network Exchange (ONNX) är ett öppen källkodsformat utformat för att underlätta utbytbarhet av AI-modeller mellan olika maskininlärningsramverk. Det har fått genomslag i AI-communityn tack vare dess förmåga att erbjuda ett enhetligt och portabelt format för representation av djupinlärningsmodeller, vilket möjliggör smidig driftsättning över olika plattformar. Nedan följer sammanfattningar av betydelsefulla vetenskapliga artiklar relaterade till ONNX, som belyser dess tillämpning och utveckling:

1. Kompilering av ONNX-neurala nätverksmodeller med MLIR

• Författare: 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
• Sammanfattning: Denna artikel diskuterar onnx-mlir-kompilatorn, som konverterar ONNX-modeller till exekverbar kod med hjälp av Multi-Level Intermediate Representation (MLIR)-infrastrukturen. Författarna introducerar två nya dialekter inom MLIR för att optimera inferens av ONNX-modeller. Detta arbete är avgörande för att förbättra modellernas portabilitet och optimering i olika datormiljöer.

2. Sionnx: Automatiskt enhetstestgenerator för ONNX-konformitet

• Författare: Xinli Cai, Peng Zhou, Shuhan Ding, Guoyang Chen, Weifeng Zhang
• Sammanfattning: Artikeln introducerar Sionnx, ett ramverk för att generera enhetstester som verifierar ONNX-operators efterlevnad i olika implementationer. Genom att använda ett högnivåspråk för operatorspecifikation (OSL) säkerställer Sionnx omfattande testtäckning, vilket möjliggör robust verifiering över flera ramverk. Detta verktyg är avgörande för att upprätthålla konsekvens och tillförlitlighet vid exekvering av ONNX-modeller.

3. QONNX: Representation av neurala nätverk med godtycklig precision

• Författare: 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
• Sammanfattning: Denna artikel utökar ONNX-formatet för att stödja kvantiserade neurala nätverk med godtycklig precision. Införandet av nya operatorer såsom Quant, BipolarQuant och Trunc inom Quantized ONNX (QONNX)-formatet möjliggör effektiv representation av kvantisering med låg precision. Denna utveckling främjar mer effektiv driftsättning av neurala nätverk på hårdvara med olika precisionskrav.