AI模型推理框架加速ONNXRuntime v1.20.1 最新免费版

软件介绍

ONNX Runtime 是一个专注于提升机器学习推理和训练效率的工具，支持多种深度学习框架和硬件加速器。它通过优化技术和跨平台兼容性，为开发者提供高效的模型部署和运行环境。

核心功能

ONNX Runtime 能够处理从 PyTorch、TensorFlow/Keras 等框架导出的模型，同时也兼容 scikit-learn、LightGBM、XGBoost 等经典机器学习库。通过 GPU、TPU 等硬件加速器和图优化技术，它显著提升了推理性能。

无论是不同的硬件、驱动程序还是操作系统，ONNX Runtime 都能无缝兼容。它通过硬件加速和图形优化，确保模型在多种环境下都能高效运行。对于 Transformer 模型，只需在 PyTorch 训练脚本中添加一行代码，即可在多节点 NVIDIA GPU 上加速训练。

主要特点

1.跨平台支持：ONNX Runtime 支持 Windows、Linux、macOS、Android 和 iOS 等多个操作系统，特别针对基于 ARMv7 架构的 Linux 系统进行了优化。

2.优化性能：通过 GPU 和 TPU 等硬件加速器，ONNX Runtime 在多个平台上实现了显著的性能提升。

3.易于部署：它提供了一种轻量级且高效的运行时环境，让模型在生产环境中以最小的资源开销运行。

4.广泛兼容：支持 ONNX 格式，能够运行由 TensorFlow、PyTorch、Caffe2 等主流深度学习框架导出的模型。

特性

内置优化技术，可将推理速度提升高达 17 倍，训练速度提升高达 1.4 倍。

支持多种框架、操作系统和硬件平台。

在 Office 365、Visual Studio 和 Bing 中广泛应用，每天处理半万亿次推理。

ONNX Runtime 推理的示例用例

提升各种机器学习模型的推理性能。

在不同硬件和操作系统上运行模型。

在 Python 中训练模型，但部署到 C#、C++ 或 Java 应用程序中。

使用不同框架创建的模型进行训练和推理。

快速启动

安装 ONNX Runtime

你可以通过 pip 安装 ONNX Runtime：

加载和运行模型

以下是一个简单的示例，展示如何加载一个预训练的 ONNX 模型并进行推理：

ONNX Runtime 支持编程语言

C++：ONNX Runtime 原生使用 C++ 编写，适合对性能要求高的应用。

Python：Python API 允许加载 ONNX 模型，支持在 CPU 和 GPU 上运行，是最常用的语言。

C#：C# API 让 .NET 开发者能够轻松集成和使用 ONNX 模型。

JavaScript：JavaScript 库支持在浏览器和 Node.js 环境中运行 ONNX 模型，便于在 Web 应用中部署机器学习模型。

此外，还支持 Java、WinRT、Objective-C、Ruby、Julia 等多种语言，覆盖范围广泛。