ONNX Runtime
一款用于高性能模型推理的跨平台机器学习引擎。
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什么是 ONNX Runtime
ONNX Runtime 是一款生产级 AI 引擎，旨在解决在不同硬件和软件环境中优化机器学习模型这一常见瓶颈。通过提供统一的训练和推理接口，它使团队能够在 CPU、GPU 和 NPU 上部署模型，而无需牺牲性能。无论您是在处理大语言模型 (LLM) 还是标准的预测模型，该引擎都能确保您的应用程序在各种底层基础设施上保持低延迟和高吞吐量。该运行时具有极高的灵活性，支持多种编程语言（包括 Python、C#、C++、Java、JavaScript 和 Rust），使其成为复杂技术栈的理想选择。它弥合了开发与生产之间的鸿沟，使开发人员能够在 Linux、Windows、macOS、移动平台和 Web 浏览器上保持一致的模型行为。通过简化最先进模型的执行过程，它让工程师能够专注于构建智能功能，而无需为硬件兼容性或性能下降而烦恼。
ONNX Runtime 的核心功能
硬件加速
针对 CPU、GPU 和 NPU 等多种硬件优化了延迟、吞吐量和内存利用率，确保您的模型在任何设备上都能高效运行。
跨平台支持
在 Linux、Windows 和 macOS 等主流操作系统以及移动平台和 Web 浏览器上提供强大的兼容性，实现真正的可移植 AI 策略。
多语言支持
为使用 Python、C#、C++、Java、JavaScript 和 Rust 的开发人员提供原生集成，轻松将高性能 AI 融入多样化且现有的技术栈中。
生成式 AI 集成
支持部署最先进的大语言模型，直接在您的生产应用程序中实现文本生成和图像合成等高级任务。
如何使用 ONNX Runtime
- 首先通过您偏好的包管理器安装运行时包，例如使用 'pip install onnxruntime' 或 'pip install onnxruntime-genai' 来配置您的环境。
- 将机器学习模型的文件路径传入 'InferenceSession' 类来初始化运行时，这将准备好引擎以执行您的特定模型。
- 将输入数据格式化为所需的张量结构，确保其与模型预期的输入模式对齐，以防止处理过程中出现运行时错误。
- 通过调用 'session.run' 方法并传入准备好的输入数据来执行模型，这将触发引擎高效地生成预测结果或输出。
- 查看会话返回的结果，将模型的预测无缝集成到您现有的应用程序工作流或服务逻辑中。
ONNX Runtime 的使用场景
边缘 AI 部署
开发人员可以通过利用优化的运行时配置，在手机或物联网硬件等资源受限的设备上部署高性能 AI 模型。
生产环境模型服务
工程师可以在生产环境中可靠地提供机器学习模型服务，确保终端用户应用程序受益于低延迟和高吞吐量。
跨平台应用开发
为多个平台构建应用程序的团队可以使用单一的统一运行时，在桌面、移动和 Web 环境中保持一致的 AI 性能。
谁适合使用 ONNX Runtime
机器学习工程师
专注于优化模型推理速度和资源效率，以确保其 AI 应用程序达到生产级性能标准的专业人士。
软件开发人员
需要在各种语言中集成 AI，并寻找能够适配现有技术栈的可靠、高性能执行引擎的开发人员。
ONNX Runtime 的价格方案
ONNX Runtime 是一个开源项目，可免费使用。
