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해결하는 문제

AI 개발자는 프로젝트가 발전함에 따라 서로 다른 프레임워크 사이를 자주 전환하지만, 한 도구에서 구축된 모델이 다른 도구에서 작동하는 경우는 드뭅니다. ONNX는 많은 프레임워크, 도구 및 하드웨어 플랫폼이 읽고 쓸 수 있는 AI 모델을 위한 개방형 표준 형식을 정의하여 이 문제를 해결합니다. 이는 연구 단계에서 프로덕션 단계로 이동할 때 발생하는 마찰을 줄이고 각 작업에 적합한 도구를 더 쉽게 선택할 수 있게 합니다.

작동 방식

ONNX는 확장 가능한 계산 그래프 모델과 일련의 내장 연산자 및 표준 데이터 타입을 지정합니다. 이 프로젝트는 이러한 그래프를 다루기 위한 Python 패키지를 제공하며, 여기에는 모양 및 타입 추론을 위한 유틸리티와 그래프 최적화 및 opset 버전 변환 도구에 대한 링크가 포함되어 있습니다. 사양에는 중간 표현(IR) 세부 정보, 버전 관리 원칙 및 연산자 문서도 포함되어 있어 도구가 일관되게 상호 운용될 수 있습니다.

대상 사용자

ONNX는 프레임워크 간에 모델을 교환하거나, 사전 학습된 모델을 사용하거나, 모델을 조작하는 유틸리티를 구축하려는 AI 개발자, 연구원 및 도구 제작자를 위한 것입니다. 또한 AI 생태계 전반에 걸친 광범위한 지원 덕분에 연구 단계의 모델을 최소한의 마찰로 프로덕션 환경으로 가져오려는 모든 사람에게 적합합니다.

주요 특징

• 오픈 거버넌스 모델을 갖춘 오픈 소스 및 커뮤니티 주도 프로젝트
• 딥러닝 및 전통적인 머신러닝 모델 모두 지원
• 추론(스코어링) 기능에 중점
• 다양한 프레임워크, 도구 및 하드웨어에서 널리 지원
• 그래프 조작, 추론 및 버전 변환을 위한 Python 유틸리티 제공
• 일관된 아티팩트를 위한 재현 가능한 빌드 지원 포함
• 정기적인 회의와 기여 기회가 있는 활발한 커뮤니티