onnx/models

解決する課題

本プロジェクトは、ONNX (Open Neural Network Exchange) 形式に変換された、最先端の学習済み機械学習モデルを、一元化された厳選されたコレクションとして提供します。これにより、開発者は元のトレーニングフレームワークに縛られることなく、異なるフレームワーク、ツール、ランタイム、コンパイラ間でモデルを使用できるようになります。

仕組み

モデルは、著名なオープンソースリポジトリ（timm、torchvision、transformersなど）から取得され、TurnkeyMLツールチェーンを使用してONNX形式にエクスポートされます。本リポジトリは、大きなモデルファイルを扱うためにGit LFSを使用しており、正確性を保証するために様々なドメインにわたる検証済みモデルのセットが含まれています。

対象者

学習済みモデルを環境に依存しない方法でデプロイしたい、あるいはONNX標準をサポートするランタイムを使用したいAI開発者、研究者、および愛好家。

ハイライト

• 幅広いモデルの網羅性: コンピュータビジョン（分類、検出、セグメンテーション）、NLP（理解、翻訳、モデリング）、生成AI、およびグラフ機械学習のモデルが含まれます。
• フレームワーク間の互換性: ONNXオープン標準を介して、さまざまなランタイムやコンパイラでモデルを使用できます。
• 量子化のサポート: 効率向上のため、Intel® Neural Compressorによって生成されたINT8モデルを提供します。
• 検証済みの精度: 精度が厳格に検証された特定のモデルリストを維持しています。