Açık Sinir Ağı Değişimi (ONNX)

ONNX Nedir?

Açık Sinir Ağı Değişimi (ONNX), makine öğrenimi modellerinin çeşitli platformlar ve araçlar arasında değiştirilebilirliğini kolaylaştırmak için oluşturulmuş açık kaynaklı bir formattır. Facebook ve Microsoft iş birliğinden doğan ONNX, Eylül 2017’de resmi olarak başlatılmıştır. Farklı makine öğrenimi çerçeveleri arasında bir köprü görevi görerek geliştiricilerin modelleri yeniden yapılandırma veya yeniden eğitme gereksinimi olmadan taşımasına olanak tanır. Bu standardizasyon, farklı ortamlarda model konuşlandırmayı daha verimli ve esnek hâle getirir.

ONNX’in Temel Özellikleri

1. Birlikte Çalışabilirlik: ONNX, temel olarak TensorFlow, PyTorch, Caffe2 ve Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) gibi büyük makine öğrenimi çerçeveleri arasında sorunsuz model değişimini sağlamak için tasarlanmıştır. Bu birlikte çalışabilirlik, derin öğrenme ve geleneksel makine öğrenimi modellerine kadar uzanır; geliştiricilerin tek bir ekosisteme bağlı kalmadan farklı araçların güçlü yönlerinden yararlanmasını sağlar.
2. Standardizasyon: ONNX, ortak bir operatör ve veri tipi seti içeren birleşik bir format sunar. Bu standardizasyon, modellerin platformlar arasında tutarlı ve işlevsel olmasını sağlar, tescilli formatlarla sıkça karşılaşılan uyumluluk sorunlarını azaltır.
3. Topluluk Odaklı: ONNX’in başarısı ve gelişimi büyük ölçüde canlı geliştirici ve organizasyon topluluğuna atfedilir. Bu iş birliğine dayalı çaba, ONNX’in düzenli olarak güncellenmesini ve iyileştirilmesini sağlar; AI modeli konuşlandırmada inovasyonu teşvik eder.
4. Donanım Optimizasyonu: ONNX, çoklu donanım platformlarını destekler ve modelleri GPU ve CPU gibi çeşitli cihazlarda performansı artıracak şekilde optimize eder. Bu yetenek, kaynak kısıtlı ortamlarda model konuşlandırmak veya üretim sistemlerinde çıkarım sürelerini iyileştirmek için kritiktir.
5. Sürümleme ve Uyumluluk: ONNX, geriye dönük uyumluluğu korur; önceki sürümlerle geliştirilen modellerin daha yeni ortamlarda da etkili şekilde çalışmasını sağlar. Bu yaklaşım, modellerin işlevsellikten veya performanstan ödün vermeden evrilebilmesini temin eder.

ONNX Runtime

ONNX Runtime, ONNX modellerini çalıştıran yüksek performanslı bir motordur ve çeşitli donanım ve platformlarda verimli çalışma sağlar. Çoklu optimizasyonlar sunar ve çeşitli yürütme sağlayıcılarını destekleyerek üretim ortamında AI modellerinin konuşlandırılmasında vazgeçilmezdir. ONNX Runtime, PyTorch, TensorFlow ve scikit-learn gibi çerçevelerden gelen modellerle entegre edilebilir. Grafik optimizasyonları uygular ve alt grafiklerin donanım tabanlı hızlandırıcılara atanmasını sağlar; bu da orijinal çerçevelere kıyasla üstün performans sunar.

Kullanım Alanları ve Örnekler

1. Sağlık: Tıbbi görüntülemede, ONNX, farklı tanı platformlarında MRI taramalarında tümör tespiti gibi görevler için derin öğrenme modellerinin konuşlandırılmasını kolaylaştırır.
2. Otomotiv: ONNX, otonom araçlarda önemli bir rol oynar; gerçek zamanlı karar verme desteği sunan nesne algılama modellerinin entegrasyonunu sağlar.
3. Perakende: ONNX, e-ticarette öneri sistemlerinin konuşlandırılmasını kolaylaştırır; farklı çerçevelerde eğitilmiş modellerle kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimlerini geliştirir.
4. Üretim: Tahmine dayalı bakım modelleri bir çerçevede geliştirilip ONNX kullanılarak fabrika sistemlerinde konuşlandırılabilir; böylece operasyonel verimlilik artırılır.
5. Finans: Bir çerçevede oluşturulan dolandırıcılık tespit modelleri, ONNX ile bankacılık sistemlerine sorunsuz şekilde entegre edilebilir ve dolandırıcılık önleme tedbirlerini güçlendirir.
6. Tarım: ONNX, hassas tarım uygulamalarında, ürün ve toprak modellerinin çeşitli tarımsal yönetim sistemlerine entegrasyonunu sağlar.
7. Eğitim: Uyarlanabilir öğrenme sistemleri, farklı eğitim platformlarında kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunan AI modellerini ONNX ile entegre eder.

ONNX ile Uyumlu Popüler Çerçeveler

• PyTorch: Dinamik hesaplama grafiği ve kullanım kolaylığı ile bilinir; araştırma ve geliştirmede yaygın olarak kullanılır.
• TensorFlow: Google tarafından geliştirilen, makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve konuşlandırmak için API’ler sunan kapsamlı bir çerçevedir.
• Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK): Özellikle konuşma ve görüntü tanıma görevlerinde derin öğrenme modellerinin eğitimi için etkilidir.
• Apache MXNet: Amazon tarafından desteklenen MXNet, bulut ve mobil platformlarda esneklik ve verimlilikle tanınır.
• Scikit-Learn: Geleneksel makine öğrenimi algoritmaları için popülerdir; sklearn-onnx ile ONNX dönüşüm desteğine sahiptir.
• Keras: Hızlı deneyler için odaklanmış, TensorFlow üzerinde çalışan yüksek seviyeli bir API’dir.
• Apple Core ML: iOS uygulamalarına model entegrasyonu sağlar ve ONNX dönüşümlerini destekler.

ONNX Kullanmanın Faydaları

• Çerçeve Esnekliği: ONNX, çeşitli makine öğrenimi çerçeveleri arasında geçiş yapmaya olanak tanır ve model geliştirme ile konuşlandırmada esneklik kazandırır.
• Konuşlandırma Verimliliği: Modellerin farklı platform ve cihazlarda önemli değişiklikler olmadan konuşlandırılmasını sağlar.
• Topluluk ve Endüstri Desteği: Güçlü topluluk ve endüstri desteği ile ONNX’in sürekli olarak iyileştirilmesi ve yaygın şekilde benimsenmesi sağlanır.

ONNX Benimsemede Zorluklar

• Dönüştürme Karmaşıklığı: Özellikle özel katmanlar veya işlemler içeren modellerde, ONNX formatına dönüştürme süreci karmaşık olabilir.
• Sürüm Uyumluluğu: Farklı ONNX ve çerçeve sürümleri arasında uyumluluğu sağlamak zorlayıcı olabilir.
• Tescilli İşlemler İçin Sınırlı Destek: Bazı gelişmiş işlemler ONNX’te desteklenmeyebilir ve bu da belirli senaryolarda kullanımını kısıtlayabilir.

ONNX (Açık Sinir Ağı Değişimi) Hakkında

Açık Sinir Ağı Değişimi (ONNX), farklı makine öğrenimi çerçeveleri arasında AI modellerinin değiştirilebilirliğini kolaylaştırmak için tasarlanmış açık kaynaklı bir formattır. Derin öğrenme modellerinin temsili için birleşik ve taşınabilir bir format sunabilmesiyle AI topluluğunda ilgi görmektedir; böylece çeşitli platformlarda sorunsuz konuşlandırma yapılmasını sağlar. Aşağıda ONNX ile ilgili önemli bilimsel makalelerin özetleri verilmiştir; bu makaleler, ONNX’in uygulama alanlarını ve gelişimini vurgulamaktadır:

1. MLIR Kullanılarak ONNX Sinir Ağı Modellerinin Derlenmesi

• Yazarlar: 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
• Özet: Bu makalede, ONNX modellerini Çok Düzeyli Ara Temsil (MLIR) altyapısı kullanarak çalıştırılabilir koda dönüştüren onnx-mlir derleyicisi ele alınmaktadır. Yazarlar, ONNX model çıkarımını optimize etmek için MLIR içinde iki yeni diyalekt tanıtmaktadır. Bu çalışma, modellerin farklı bilgi işlem ortamlarında taşınabilirliği ve optimizasyonunu artırmada önemli bir rol oynar.

2. Sionnx: ONNX Uygunluğu İçin Otomatik Birim Testi Üretici

• Yazarlar: Xinli Cai, Peng Zhou, Shuhan Ding, Guoyang Chen, Weifeng Zhang
• Özet: Makalede, ONNX operatör uyumunu çeşitli uygulamalar arasında doğrulamak için birim testleri üreten bir çerçeve olan Sionnx tanıtılmaktadır. Sionnx, yüksek seviyeli Operatör Spesifikasyon Dili (OSL) kullanarak kapsamlı test kapsaması sağlar ve sağlam çapraz çerçeve doğrulamasını kolaylaştırır. Bu araç, ONNX model çalıştırmada tutarlılık ve güvenilirliği korumak için kritik önemdedir.

3. QONNX: Keyfi Hassasiyetli Kuantize Sinir Ağlarının Temsili

• Yazarlar: 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
• Özet: Bu makale, ONNX formatını keyfi hassasiyetli kuantize sinir ağlarını destekleyecek şekilde genişletmektedir. Quant, BipolarQuant ve Trunc gibi yeni operatörlerin Quantized ONNX (QONNX) formatı içinde tanıtılması, düşük hassasiyetli kuantizasyonun verimli şekilde temsil edilmesini sağlar. Bu gelişme, farklı hassasiyet gereksinimlerine sahip donanımlarda daha verimli sinir ağı konuşlandırmalarını teşvik eder.