onnx/onnxmltools

해결하는 문제

ONNXMLTools는 다양한 프레임워크 및 툴킷에서 Open Neural Network Exchange (ONNX) 형식으로 머신러닝 모델을 통합적으로 변환할 수 있는 방법을 제공합니다. 이는 서로 다른 환경에서 학습된 모델을 예측 및 배포를 위해 다양한 백엔드에서 사용할 수 있게 해줍니다.

작동 방식

이 라이브러리는 종종 다른 전용 변환기(tf2onnx 또는 skl2onnx 등)를 감싸는 변환 계층 역할을 합니다. convert_keras, convert_coreml, convert_h2o와 같은 특정 함수를 제공하여 소스 모델의 연산자를 ONNX와 동등한 형태로 변환합니다. 사용자는 target_opset를 지정하여 특정 ONNX 릴리스와의 호환성을 보장할 수 있습니다.

대상 사용자

TensorFlow/Keras, scikit-learn, Apple Core ML, XGBoost, LightGBM, CatBoost, H2O, libsvm 등의 프레임워크에서 ONNX 형식으로 모델을 마이그레이션하여 크로스플랫폼 배포가 필요한 개발자 및 ML 엔지니어를 위한 것입니다.

주요 특징

• 광범위한 프레임워크 지원: TensorFlow, scikit-learn, Core ML, LightGBM, XGBoost, H2O, CatBoost 등 다양한 툴킷을 지원합니다.
• Opset 버전 제어: 백워드 호환성을 유지하기 위해 타겟 연산자 세트 버전을 정의할 수 있습니다.
• 간편한 API: 다양한 소스에서 모델을 변환할 수 있는 고수준 인터페이스를 제공하며, 최소한의 코드로 가능합니다.
• 크로스 백엔드 호환성: ONNX 런타임을 지원하는 모든 백엔드에서 모델을 실행할 수 있습니다.