onnx/onnxmltools

해결하는 문제

ONNXMLTools는 다양한 프레임워크의 머신러닝 모델을 Open Neural Network Exchange (ONNX) 형식으로 변환하는 통합된 방법을 제공합니다. 이를 통해 서로 다른 툴킷에서 학습된 모델을 추론을 위해 다양한 백엔드에서 사용할 수 있게 되어, 서로 다른 ML 툴킷 간의 상호 운용성이 향상됩니다.

작동 원리

이 라이브러리는 여러 ML 툴킷을 위한 래퍼 및 변환기 역할을 합니다. 소스 모델의 각 연산자를 개별적으로 해당 ONNX 형식으로 변환하며, 사용된 연산자의 최대 버전을 기반으로 최종 모델의 연산자 세트(opset) 버전을 결정합니다.

대상 사용자

TensorFlow, scikit-learn, Core ML, LightGBM, XGBoost, H2O, CatBoost와 같은 프레임워크에서 모델을 마이그레이션하여 배포하거나 플랫폼 간 호환성을 확보해야 하는 개발자 및 ML 엔지니어.

주요 특징

• 광범위한 프레임워크 지원: TensorFlow, scikit-learn, Apple Core ML, Spark ML, LightGBM, libsvm, XGBoost, H2O, CatBoost에서의 변환을 지원합니다.
• Opset 버전 제어: 사용자가 target_opset을 지정하여 특정 ONNX 릴리스와의 호환성을 보장할 수 있습니다.
• 간소화된 API: 효율적인 워크플로우를 위해 전용 변환 함수(예: convert_keras, convert_coreml, convert_h2o)를 제공합니다.
• 상호 운용성: ONNX Runtime과 같이 ONNX와 호환되는 모든 런타임에서 모델을 사용할 수 있도록 합니다.