ONNX Runtime

Le passage du stade de la recherche à la production de vos modèles d'apprentissage automatique, ou l'augmentation de la taille de vos entraînements, implique souvent de naviguer dans un labyrinthe complexe de matériel, de logiciels et de goulets d'étranglement en termes de performance. ONNX Runtime est conçu pour simplifier ce parcours, en fournissant un moteur unifié et performant pour l'exécution et l'entraînement de vos modèles où que vous en ayez besoin : des clusters cloud massifs aux appareils périphériques et aux navigateurs. Il s'intègre de manière transparente à votre flux de travail existant, vous permettant d'accélérer les charges de travail d'IA sans avoir à remanier votre pile technologique.

Principales caractéristiques favorisant la performance et la flexibilité

ONNX Runtime offre un ensemble robuste de fonctionnalités conçues pour optimiser et rationaliser vos opérations d'apprentissage automatique :

• 🚀 Accélérer l'inférence et l'entraînement : Tirez parti des optimisations intégrées et de l'accélération matérielle (CPU, GPU, NPU) pour accélérer considérablement l'exécution des modèles. ONNX Runtime applique automatiquement des techniques telles que l'optimisation des graphes pour améliorer les performances, tant pour les tâches d'inférence que pour l'entraînement de modèles volumineux, réduisant ainsi la latence et les coûts de calcul.

• 💻 Exécuter n'importe où : Développez en utilisant le langage de votre choix (Python, C++, C#, Java, JavaScript, Rust, et plus encore) et déployez de manière cohérente sur diverses plateformes, notamment Linux, Windows, macOS, iOS, Android, et même directement dans les navigateurs web via ONNX Runtime Web.

• 🧩 S'intégrer de manière transparente : Travaillez avec des modèles issus de frameworks d'apprentissage profond populaires tels que PyTorch et TensorFlow/Keras, ainsi qu'avec des bibliothèques ML traditionnelles telles que scikit-learn, LightGBM et XGBoost. Convertissez vos modèles existants au format ONNX et exécutez-les efficacement à l'aide du runtime.

• 💡 Alimenter l'IA générative : Intégrez l'IA générative de pointe et les grands modèles linguistiques (LLM) tels que Llama-2 dans vos applications. ONNX Runtime offre les performances nécessaires aux tâches exigeantes telles que la synthèse d'images et la génération de texte sur diverses plateformes.

• 📈 Optimiser les charges de travail d'entraînement : Réduisez le temps et les coûts associés à l'entraînement de modèles volumineux, y compris les transformateurs Hugging Face populaires. Pour les utilisateurs de PyTorch, l'accélération de l'entraînement peut être aussi simple que l'ajout d'une seule ligne de code. Il permet également un entraînement sur l'appareil pour des expériences utilisateur plus personnalisées et respectueuses de la vie privée.

Comment les développeurs utilisent ONNX Runtime

1. Déploiement d'un modèle de vision par ordinateur : Vous avez entraîné un modèle de détection d'objets dans PyTorch. Pour le servir efficacement via une API web fonctionnant sur des serveurs Linux et également l'intégrer directement dans une application Android pour une utilisation hors ligne, vous convertissez le modèle au format ONNX. Vous utilisez ensuite ONNX Runtime sur vos serveurs backend pour une inférence à faible latence et ONNX Runtime Mobile dans l'application Android, garantissant un comportement cohérent et des performances optimisées sur les deux plateformes sans réécrire la logique de base.

2. Accélération de l'inférence NLP : Votre chatbot de support client utilise un modèle de transformateur pour la reconnaissance d'intention. Au fur et à mesure que le trafic utilisateur augmente, la latence d'inférence devient un problème. En déployant le modèle avec ONNX Runtime configuré pour utiliser les ressources GPU disponibles, vous réduisez considérablement les temps de réponse, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et diminuant la charge de calcul par requête.

3. Accélération de l'entraînement de modèles volumineux : Votre équipe doit affiner un grand modèle linguistique comme Llama-2 sur un cluster multi-GPU. Au lieu d'optimisations manuelles complexes, vous intégrez ONNX Runtime Training à votre script d'entraînement PyTorch existant. Cela accélère considérablement le processus d'entraînement, permettant une itération plus rapide et une réduction des dépenses de calcul.

Obtenez des performances optimisées avec moins d'efforts

ONNX Runtime agit comme un accélérateur polyvalent pour vos charges de travail d'apprentissage automatique. Il s'attaque aux défis du déploiement et de l'entraînement de modèles dans divers environnements en fournissant une couche d'exécution cohérente et performante. En prenant en charge vos outils existants et en ciblant un large éventail de matériel et de plateformes, il vous permet de vous concentrer davantage sur la création d'applications innovantes basées sur l'IA et moins sur les complexités de l'optimisation et du déploiement. Fait confiance à des entreprises comme Microsoft, Adobe, SAS et NVIDIA, c'est une solution prête pour la production pour les tâches d'IA exigeantes.