What is ONNX Runtime?
將您的機器學習模型從研究階段轉移到生產環境，或是擴大規模進行訓練，往往需要應對硬體、軟體和效能瓶頸等複雜問題。ONNX Runtime 的設計旨在簡化此過程，為您提供一個統一、高效能的引擎，無論您需要在何處執行和訓練模型，從大型雲端叢集到邊緣設備和瀏覽器，皆能勝任。它能無縫整合到您現有的工作流程中，讓您無需徹底改造堆疊即可加速 AI 工作負載。
推動效能與靈活性的主要功能
ONNX Runtime 提供了一系列強大的功能，旨在優化和簡化您的機器學習操作：
🚀 加速推論和訓練： 利用內建的優化和硬體加速（CPU、GPU、NPU）來顯著提高模型執行速度。ONNX Runtime 自動應用圖形優化等技術，以提高推論任務和大型模型訓練的效能，從而降低延遲和計算成本。
💻 隨處執行： 使用您偏好的語言（Python、C++、C#、Java、JavaScript、Rust 等）進行開發，並在各種平台上一致地部署，包括 Linux、Windows、macOS、iOS、Android，甚至可以透過 ONNX Runtime Web 直接在網頁瀏覽器中部署。
🧩 無縫整合： 使用來自 PyTorch 和 TensorFlow/Keras 等熱門深度學習框架的模型，以及 scikit-learn、LightGBM 和 XGBoost 等傳統 ML 函式庫。將您現有的模型轉換為 ONNX 格式，並使用 Runtime 有效率地執行它們。
💡 強化生成式 AI： 將 Llama-2 等尖端生成式 AI 和大型語言模型 (LLM) 整合到您的應用程式中。ONNX Runtime 提供了在各種平台上進行影像合成和文本生成等高要求任務所需的效能。
📈 優化訓練工作負載： 減少與訓練大型模型相關的時間和成本，包括熱門的 Hugging Face transformers。對於 PyTorch 使用者而言，加速訓練就像添加一行程式碼一樣簡單。它還支援在裝置上進行訓練，以提供更個人化和保護隱私的使用者體驗。
開發人員如何使用 ONNX Runtime
部署電腦視覺模型： 您已經在 PyTorch 中訓練了一個物件偵測模型。為了透過在 Linux 伺服器上執行的 Web API 有效率地提供服務，並將其直接嵌入到 Android 應用程式中以供離線使用，您可以將模型轉換為 ONNX 格式。然後，您可以在後端伺服器上使用 ONNX Runtime 進行低延遲推論，並在 Android 應用程式中使用 ONNX Runtime Mobile，從而確保在兩個平台上的一致行為和最佳化效能，而無需重寫核心邏輯。
加速 NLP 推論： 您的客戶支援聊天機器人使用 Transformer 模型進行意圖識別。隨著使用者流量的增長，推論延遲成為一個問題。透過部署配置為利用可用 GPU 資源的 ONNX Runtime 模型，您可以顯著縮短回應時間，從而改善使用者體驗並降低每次查詢的計算負載。
加速大型模型訓練： 您的團隊需要在多 GPU 叢集上微調 Llama-2 等大型語言模型。您可以將 ONNX Runtime Training 與現有的 PyTorch 訓練腳本整合，而不是進行複雜的手動優化。這將大大加快訓練過程，從而實現更快的迭代並降低計算成本。
以更少的努力獲得最佳化的效能
ONNX Runtime 可作為您機器學習工作負載的多功能加速器。它透過提供一致、高效能的執行層來應對在各種環境中部署和訓練模型的挑戰。透過支援您現有的工具並針對各種硬體和平台，您可以將更多精力放在建構創新的 AI 驅動應用程式上，而減少對優化和部署複雜性的關注。受到 Microsoft、Adobe、SAS 和 NVIDIA 等公司的信任，它是一種適用於高要求 AI 任務的生產就緒解決方案。
More information on ONNX Runtime
Launched
2019-10
Pricing Model
Free
Starting Price
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
ONNX Runtime was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-25.
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