onnx: 異なるフレームワークとハードウェア間の相互運用性を可能にするAIモデル用のオープンソースフォーマット

何を解決するか

ONNX (Open Neural Network Exchange) は、異なるAIフレームワーク間の相互運用性の問題を解決します。AIモデルの共通フォーマットを提供することで、開発者が異なるツール、フレームワーク、およびハードウェア間でモデルを移動できるようにし、研究から本番環境への移行を効率化します。

仕組み

ONNXは、ディープラーニングと従来の機械学習の両方をカバーする、AIモデル用のオープンソースフォーマットを定義します。拡張可能な計算グラフモデル、標準的なデータ型、および一連の組み込みオペレーターを使用して、モデルの構造とロジックを表します。現在、このプロジェクトは推論（スコーリング）に必要な機能に焦点を当てています。

対象者

パフォーマンスを最適化したり、プロジェクトのツールセットを進化させたりするために、モデルを異なるフレームワーク、ツール、およびハードウェア間で移動させる必要があるAI開発者。

ハイライト

• ディープラーニングと従来のMLモデルの両方のためのオープンソースフォーマット。
• 標準的なデータ型と組み込みオペレーターを備えた拡張可能な計算グラフモデル。
• さまざまなフレームワーク、ツール、およびハードウェアで広くサポートされています。
• 形状（shape）と型の推論、グラフの最適化、およびopsetバージョンの変換のためのプログラミングユーティリティが含まれています。