What is ONNX Runtime?
Перевод ваших моделей машинного обучения из стадии исследований в промышленное использование или масштабирование обучения часто связано со сложным лабиринтом оборудования, программного обеспечения и узких мест производительности. ONNX Runtime разработан, чтобы упростить этот путь, предоставляя унифицированный высокопроизводительный движок для запуска и обучения ваших моделей там, где это необходимо – от крупных облачных кластеров до периферийных устройств и браузеров. Он легко интегрируется в ваш существующий рабочий процесс, позволяя ускорить рабочие нагрузки ИИ без кардинальной перестройки вашего стека технологий.
Ключевые особенности, повышающие производительность и гибкость
ONNX Runtime предлагает надежный набор возможностей, разработанных для оптимизации и упрощения операций машинного обучения:
🚀 Ускорение вывода и обучения: Используйте встроенные оптимизации и аппаратное ускорение (CPU, GPU, NPU), чтобы значительно ускорить выполнение модели. ONNX Runtime автоматически применяет такие методы, как оптимизация графа, для повышения производительности как задач вывода, так и обучения больших моделей, снижая задержку и вычислительные затраты.
💻 Запуск где угодно: Разрабатывайте, используя предпочитаемый вами язык (Python, C++, C#, Java, JavaScript, Rust и другие), и развертывайте согласованно на различных платформах, включая Linux, Windows, macOS, iOS, Android и даже непосредственно в веб-браузерах через ONNX Runtime Web.
🧩 Простая интеграция: Работайте с моделями из популярных фреймворков глубокого обучения, таких как PyTorch и TensorFlow/Keras, а также с традиционными библиотеками ML, такими как scikit-learn, LightGBM и XGBoost. Преобразуйте существующие модели в формат ONNX и эффективно запускайте их, используя среду выполнения.
💡 Поддержка генеративного ИИ: Интегрируйте передовые генеративные модели ИИ и большие языковые модели (LLM), такие как Llama-2, в свои приложения. ONNX Runtime обеспечивает производительность, необходимую для ресурсоемких задач, таких как синтез изображений и генерация текста на различных платформах.
📈 Оптимизация рабочих нагрузок обучения: Сократите время и затраты, связанные с обучением больших моделей, включая популярные Hugging Face transformers. Для пользователей PyTorch ускорение обучения может быть таким же простым, как добавление одной строки кода. Это также обеспечивает обучение на устройстве для более персонализированного и конфиденциального пользовательского опыта.
Как разработчики используют ONNX Runtime
Развертывание модели компьютерного зрения: Вы обучили модель обнаружения объектов в PyTorch. Чтобы эффективно обслуживать ее через веб-API, работающий на Linux-серверах, а также встроить ее непосредственно в приложение Android для автономного использования, вы преобразуете модель в формат ONNX. Затем вы используете ONNX Runtime на своих серверных серверах для вывода с низкой задержкой и ONNX Runtime Mobile в приложении Android, обеспечивая согласованное поведение и оптимизированную производительность на обеих платформах без переписывания основной логики.
Ускорение вывода NLP: Ваш чат-бот поддержки клиентов использует модель transformer для распознавания намерений. По мере роста пользовательского трафика задержка вывода становится проблемой. Развертывая модель с помощью ONNX Runtime, настроенного на использование доступных ресурсов GPU, вы значительно сокращаете время отклика, улучшая пользовательский опыт и снижая вычислительную нагрузку на запрос.
Ускорение обучения больших моделей: Вашей команде необходимо точно настроить большую языковую модель, такую как Llama-2, в кластере с несколькими GPU. Вместо сложных ручных оптимизаций вы интегрируете ONNX Runtime Training в существующий скрипт обучения PyTorch. Это значительно ускоряет процесс обучения, позволяя быстрее выполнять итерации и снижать вычислительные затраты.
Получите оптимизированную производительность с меньшими усилиями
ONNX Runtime выступает в качестве универсального ускорителя для ваших рабочих нагрузок машинного обучения. Он решает проблемы развертывания и обучения моделей в различных средах, предоставляя согласованный высокопроизводительный уровень выполнения. Поддерживая ваши существующие инструменты и ориентируясь на широкий спектр оборудования и платформ, он позволяет вам больше сосредоточиться на создании инновационных приложений на основе ИИ и меньше на сложностях оптимизации и развертывания. Ему доверяют такие компании, как Microsoft, Adobe, SAS и NVIDIA, это готовое к использованию решение для ресурсоемких задач ИИ.
More information on ONNX Runtime
Launched
2019-10
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
233753
Follow
Month Visit
196.4K
Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,Fastly,GitHub Pages,Gzip,OpenGraph,Varnish
Top 5 Countries
18.31%
10.32%
7.11%
5.37%
4.78%
China
United States
Taiwan
France
Germany
Traffic Sources
2%
0.62%
0.08%
10.77%
48.93%
37.55%
social
paidReferrals
mail
referrals
search
direct
Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
ONNX Runtime was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-25.
Related Searches
ONNX Runtime Альтернативи
Больше Альтернативи-
-
Phi-3 Mini — это облегченная, современная открытая модель, созданная на основе наборов данных, которые использовались для Phi-2 — синтетических данных и отфильтрованных веб-сайтов — с акцентом на очень качественные, содержательные данные.
-
Сократите расходы на LLM и повысьте конфиденциальность. Гибридный ИИ RunAnywhere интеллектуально маршрутизирует запросы на устройстве или в облаке для обеспечения оптимальной производительности и безопасности.
-
-
Создавайте высококачественный медиаконтент через быстрый и доступный API. От молниеносной генерации изображений до продвинутого вывода видео – все это обеспечивается специализированным оборудованием и возобновляемыми источниками энергии. Не требуются ни собственная инфраструктура, ни экспертные знания в области машинного обучения.