microsoft/onnxconverter-common

Common utilities for ONNX converters

해결하는 문제

다양한 프레임워크에서 ONNX 형식으로 AI 모델을 변환하는 과정을 간소화하는 공유된 유틸리티 및 함수를 제공합니다. 특히, 다양한 프레임워크를 혼합한 모델(예: XGBoost 모델을 포함하는 scikit-learn 파이프라인)을 변환하는 문제에 특화되어 있습니다.

작동 방식

이 패키지는 다양한 프레임워크 전용 변환기들이 모델 변환 과정에서 일관성과 상호 운용성을 보장하기 위해 사용할 수 있는 공통 헬퍼 함수 라이브러리로 작동합니다.

대상 사용자

다른 프레임워크에서 ONNX로 AI 모델을 변환하는 변환기를 개발하거나 유지보수하는 개발자 및 엔지니어입니다.

주요 특징

  • AI 프레임워크 변환기용 공유 유틸리티
  • 혼합 프레임워크 모델 변환 지원
  • MIT License

관련

  • 프로젝트
    onnx/onnxmltools

    TensorFlow, scikit-learn, XGBoost 등의 다양한 프레임워크에서 ONNX 형식으로 머신러닝 모델을 변환할 수 있는 도구 키트로, 크로스플랫폼 배포에 적합합니다.

  • 프로젝트
    onnx/models

    ONNX 형식의 최첨단 사전 학습된 머신러닝 모델을 엄선하여 수집하였으며, 프레임워크 간 호환성 및 배포를 지원합니다.

  • 프로젝트
    onnx/sklearn-onnx

    scikit-learn 모델을 ONNX 형식으로 변환하는 라이브러리로, ONNX Runtime을 사용해 고성능 추론을 가능하게 합니다.

  • 프로젝트
    Talmaj/onnx2pytorch

    ONNX 모델을 PyTorch 모델로 변환하여 사용자가 PyTorch의 백엔드와 신경망 조작 도구를 활용할 수 있도록 하는 라이브러리입니다.

  • 프로젝트
    onnx/onnx

    ONNX는 AI 모델을 도구와 런타임 간에 이동하고 실행할 수 있는 오픈 소스이며 프레임워크에 종속되지 않는 모델 형식과 참조 구현입니다. `pip install onnx`로 설치하고, Python API를 사용해 그래프를 생성하거나 로드한 후, 어떤 ONNX 호환 엔진에서도 추론을 실행할 수 있습니다.