Carton

Cartonは、ユーザーがすべてのプログラミング言語で機械学習（ML）モデルを実行することを可能にするソフトウェアです。特定のMLフレームワークから推論コードを切り離すことで、ユーザーは最先端のテクノロジーを簡単に把握できます。Cartonはオーバーヘッドが少なく、x86_64 LinuxとmacOS、aarch64 Linux、aarch64 macOS、WebAssemblyを含むさまざまなプラットフォームをサポートしています。

主な特徴:

-MLフレームワークの実装を切り離す：Cartonを使用することで、ユーザーはTorchやTensorFlowなどの特定のフレームワークに縛られることなくMLモデルを実行できます。

-オーバーヘッドが少ない：予備的なベンチマークでは、推論呼び出しあたりのオーバーヘッドが100マイクロ秒未満であることが示されています。

-プラットフォームサポート：Cartonは現在、x86_64LinuxとmacOS、aarch64 Linux、aarch64 macOS、WebAssemblyをサポートしています。

-変更なしでパッケージング：Cartonは、元のモデルとメタデータを含むパッキングステップの出力です。元のモデルを変更しないため、エラーを起こしやすい変換ステップを回避します。

-カスタム演算のサポート：Cartonでは、モデルを実行するために基になるフレームワーク（例：PyTorch）を使用するため、TensorRTなどのカスタム演算を簡単に変更せずに使用できます。

-将来のONNXサポート：CartonはONNXのようにモデルを変換するのではなくラップしますが、WASMでブラウザ内でモデルを実行するなど、興味深いユースケースを可能にするために、Carton内でONNXモデルをサポートする計画があります。

ユースケース:

1. 高速な実験：特定のフレームワークから推論コードを切り離し、変換ステップを減らすことで、CartonはさまざまなMLモデルをより迅速に実験できます。

2. デプロイメントの柔軟性：x86_64やaarch64などのさまざまなアーキテクチャでLinuxやmacOSを含むさまざまなオペレーティングシステムをサポートするプラットフォームサポートにより、Cartonはさまざまな環境にMLモデルをデプロイする柔軟性を提供します。

3. カスタム演算の統合：TensorRTなどのカスタム演算を使用する機能により、開発者は特定の要件に応じてMLワークフローを最適化しやすくなります。

4. ブラウザ内ML：ONNXモデルとWebAssemblyの将来のサポートにより、Cartonを使用してMLモデルをWebブラウザで直接実行できるようになり、機械学習機能を必要とするブラウザベースのアプリケーションの可能性が開かれます。