| Разработчики: | Microsoft, Facebook, Amazon |
| Дата премьеры системы: | 2017 г |
| Дата последнего релиза: | декабрь 2018 г |
| Отрасли: | Информационные технологии |
Open Neural Network Exchange (ONNX) — открытый стандарт для представления моделей машинного обучения. При помощи этого можно передавать модели обучения из фреймворков Caffe2, PyTorch и CNTK (Cognitive Toolkit). Например, исследователи могут построить экспериментальную модель при помощи PyTorch, обладающего большой гибкостью и широкими возможностями, или при помощи фреймворка ConvNet, позволяющего в интерактивной режиме быстро создавать прототипы, а при создании конечного продукта перенести в Caffe2, отличающегося высокой производительностью и возможностью работы на мобильных устройствах.
Изначально этот OpenSource-проект развивался Microsoft и Facebook, а затем к ONNX подключились несколько других компаний, в том числе Amazon.
2018: Microsoft открыла исходный код среды выполнения
В начале декабря 2018 года Microsoft раскрыла исходные коды среды выполнения ONNX, которая представляет собой высокоэффективный механизм логической обработки для моделей машинного обучения в формате ONNX.
Эта среда включает API Python и обеспечивает аппаратное ускорение центрального и графического процессора. Она поддерживает модели ONNX 1.2 и выполняется в системе Ubuntu 16.04 Linux. Пакеты ЦП и GPU доступны на сайте PyPi.org. Исходники самой среды выполнения представлены на портале GitHub, за счет чего, как пишет ZDNet, разработчики могут настраивать и интегрировать ее в своих системах и компилировать/создавать среду на различных операционных системах.[1]
Модели ONNX можно развертывать в облако с помощью машинного обучения Azure и среды выполнения ONNX. С помощью Windows ML их можно также развертывать на устройствах Windows 10. В сообществе ONNX существуют также конвертеры для развертывания на другие платформы.
В Microsoft отмечают, что благодаря ONNX и остальным сервисам Azure AI, инфраструктуре и инструментам, таким как Azure Machine Learning и Visual Studio для ИИ, разработчики и ученые смогут быстрее создавать новые и интересные вещи в области искусственного интеллекта.[2]
