Что такое ONNX Runtime

ONNX Runtime — это AI-движок промышленного уровня, разработанный для решения типичной проблемы оптимизации моделей машинного обучения под различные аппаратные и программные среды. Предоставляя единый интерфейс для обучения и вывода, он позволяет командам развертывать модели на CPU, GPU и NPU без потери производительности. Независимо от того, работаете ли вы с большими языковыми моделями (LLM) или стандартными предиктивными моделями, этот движок гарантирует низкую задержку и высокую пропускную способность ваших приложений вне зависимости от инфраструктуры. Благодаря своей гибкости, среда выполнения поддерживает широкий спектр языков программирования, включая Python, C#, C++, Java, JavaScript и Rust, что делает её универсальным выбором для сложных технологических стеков. Она устраняет разрыв между разработкой и эксплуатацией, позволяя разработчикам поддерживать стабильное поведение моделей в Linux, Windows, macOS, на мобильных платформах и в веб-браузерах. Оптимизируя выполнение передовых моделей, ONNX Runtime позволяет инженерам сосредоточиться на создании интеллектуальных функций, а не на устранении проблем с совместимостью оборудования или деградацией производительности.

Основные функции ONNX Runtime

Аппаратное ускорение

Оптимизирует производительность, задержку, пропускную способность и использование памяти на широком спектре оборудования, включая CPU, GPU и NPU, обеспечивая эффективную работу моделей на любом устройстве.

Кроссплатформенная поддержка

Обеспечивает надежную совместимость с основными операционными системами, такими как Linux, Windows и macOS, а также с мобильными платформами и веб-браузерами, что позволяет реализовать по-настоящему портативную стратегию использования AI.

Поддержка нескольких языков

Предлагает нативную интеграцию для разработчиков, использующих Python, C#, C++, Java, JavaScript и Rust, упрощая внедрение высокопроизводительного AI в разнообразные и уже существующие технологические стеки.

Интеграция с генеративным AI

Позволяет развертывать современные большие языковые модели, поддерживая сложные задачи, такие как генерация текста и синтез изображений, непосредственно в ваших рабочих приложениях.

Как использовать ONNX Runtime

Начните с установки пакета среды выполнения через предпочитаемый менеджер пакетов, например, с помощью команды 'pip install onnxruntime' или 'pip install onnxruntime-genai', чтобы подготовить рабочее окружение.
Инициализируйте среду выполнения, передав путь к файлу вашей модели машинного обучения в класс 'InferenceSession', который подготовит движок к выполнению конкретной модели.
Приведите входные данные к требуемой тензорной структуре, убедившись, что они соответствуют ожидаемой схеме ввода модели, чтобы предотвратить ошибки во время обработки.
Запустите модель, вызвав метод 'session.run' с подготовленными входными данными, что активирует движок для эффективного формирования прогнозов или результатов.
Изучите полученные результаты сессии, чтобы бесшовно интегрировать прогнозы модели в рабочий процесс вашего приложения или логику сервиса.

Примеры использования ONNX Runtime

Развертывание Edge AI

Разработчики могут развертывать высокопроизводительные AI-модели на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны или IoT-оборудование, используя оптимизированные конфигурации среды выполнения.

Промышленное обслуживание моделей

Инженеры могут надежно использовать модели машинного обучения в производственных средах, гарантируя, что приложения конечных пользователей будут работать с минимальной задержкой и высокой пропускной способностью.

Кроссплатформенная разработка приложений

Команды, создающие приложения для нескольких платформ, могут использовать единую среду выполнения для поддержания стабильной производительности AI в настольных, мобильных и веб-средах.

Кому полезен ONNX Runtime

Инженеры по машинному обучению

Специалисты, сосредоточенные на оптимизации скорости вывода моделей и эффективности использования ресурсов, чтобы гарантировать соответствие AI-приложений стандартам производительности промышленного уровня.

Разработчики программного обеспечения

Разработчики, интегрирующие AI в приложения на различных языках программирования, которым нужен надежный и высокопроизводительный движок выполнения, подходящий для их текущего стека технологий.

Похожие инструменты, как ONNX Runtime