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ONNX – Open Neural Network Exchange

何であるか – ONNX は、AI モデル（ディープラーニングおよび従来の機械学習）を表現するオープンソースでフレームワークに依存しない形式です。計算グラフのポータブルなIR、標準演算子のカタログ、データ型の仕様を定義しています。リポジトリには参照実装、モデル仕様ドキュメント、ONNXファイルを扱うためのツールが含まれています。

なぜ重要か – 共通のモデル交換形式を提供することで、ONNX はモデルを作成したフレームワーク（例：PyTorch、TensorFlow、scikit-learn）から、生産環境に最適なランタイムやハードウェアに移行できるようにします。この相互運用性により、研究からデプロイまでのサイクルが短縮され、同じファイル形式を理解する豊かなツール、最適化ツール、アクセラレータのエコシステムが可能になります。

始める方法

1. インストール Pythonパッケージ:

   pip install onnx            # 基本パッケージ
   pip install onnx[reference]  # オプションの参照実装依存関係付き
   

2. Python API を使ってモデルを作成または読み込む（ONNX Pythonパッケージのドキュメントリンクを参照）。
3. 形状/型の推論 または グラフの最適化 を、提供されたユーティリティで実行。
4. モデルをファイル（model.onnx）にエクスポートし、任意のONNX互換ランタイム（例：ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO）に供給する。

主要リソース

• 仕様とドキュメント – 概要、IR仕様、バージョニング、演算子、Python APIの概要はすべて docs/ フォルダにあります。
• チュートリアル – ONNXモデルの構築手順をステップバイステップで説明するガイドは、別途 onnx/tutorials リポジトリにあります。
• 事前学習済みモデル – Hugging Face の onnx-community 組織下で、増加するコレクションがホストされています。
• グラフユーティリティ – 形状推論、グラフ最適化、opset変換ツールはリポジトリにバンドルまたはリンクされています。

コミュニティとガバナンス

• 特別兴趣グループ（SIG）とワーキンググループを含むオープンガバナンスモデル；詳細は community/ ディレクトリを参照。
• 定期的なコミュニティミーティング（ステアリングコミッティ、SIG、ワーキンググループ）は、ONNXカレンダーに掲載されています。
• プルリクエストによる貢献を歓迎します；完全な貢献ガイドとコードオブコンダクトが提供されています。

ライセンス – Apache License 2.0（許容性が高く、商用利用に適しています）。

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上記のすべての情報は、リポジトリの README から直接抜粋しています。