onnx: 서로 다른 프레임워크와 하드웨어 간의 상호 운용성을 가능하게 하는 AI 모델용 오픈 소스 형식

해결하는 문제

ONNX (Open Neural Network Exchange)는 서로 다른 AI 프레임워크 간의 상호 운용성 문제를 해결합니다. 개발자가 모델을 다양한 도구, 프레임워크 및 하드웨어 간에 이동할 수 있도록 하여, AI 모델을 위한 공통 형식을 제공함으로써 연구에서 프로덕션으로 이어지는 경로를 간소화합니다.

작동 방식

ONNX는 딥러닝과 전통적인 머신러닝을 모두 아우르는 AI 모델을 위한 오픈 소스 형식을 정의합니다. 모델의 구조와 로직을 표현하기 위해 확장 가능한 계산 그래프 모델, 표준 데이터 유형 및 일련의 내장된 연산자를 사용합니다. 현재 이 프로젝트는 추론(scoring)에 필요한 기능에 집중하고 있습니다.

대상 사용자

성능을 최적화하거나 프로젝트의 도구 세트를 발전시키기 위해 모델을 다양한 프레임워크, 도구 및 하드웨어 간에 이동해야 하는 AI 개발자.

주요 특징

• 딥러닝과 전통적인 ML 모델 모두를 위한 오픈 소스 형식.
• 표준 데이터 유형 및 내장된 연산자를 갖춘 확장 가능한 계산 그래프 모델.
• 다양한 프레임워크, 도구 및 하드웨어에서 폭넓게 지원됨.
• 형태(shape) 및 유형 추론, 그래프 최적화, opset 버전 변환을 위한 프로그래밍 유틸리티 포함.