+38/050/370-3627
+38/093/220-0872
+38/044/257-2444
Новини

Вихідний код двигуна Microsoft для ML-моделей ONNX Runtime розміщено на GitHub

Вихідний код движка Microsoft для ML-моделей ONNX Runtime розміщено на GitHub

Microsoft повідомила про розміщення вихідного коду ONNX Runtime на GitHub. Проект є високопродуктивним движком для моделей машинного навчання у форматі ONNX (Open Neural Network Exchange), що забезпечує сумісність ML-моделей зі вільними ІІ-фреймворками (TensorFlow, Cognitive Toolkit, Caffe2, MXNet). Тому ONNX Runtime використовують для оптимізації обчислень у моделях глибокого навчання нейронних мереж.

З перекладом проекту в open source компанія сподівається залучити більше людей до розвитку машинного навчання. Більше того, Microsoft пообіцяла швидко реагувати на коміти.

Застосування ONNX Runtime

Для застосування ONNX Runtime необхідно визначити ONNX-модель і підібрати для неї інструмент. Їхній список та інструкції розміщені на сторінці GitHub. Microsoft пропонує кілька варіантів для тих, хто не знає, з чого почати:

  • завантажити готові моделі ResNet або TinyYOLO з ONNX Model Zoo;
  • створити власні моделі комп'ютерного зору за допомогою служби служби візуального розпізнавання Azure;
  • конвертувати з допомогою ONNXMLTools і TF2ONNX моделі, створені в TensorFlow, Keras, Scikit-Learn або CoreML;
  • натренувати нові моделі з використанням машинного навчання Azure та зберегти результат у форматі ONNX.

Підтримка ONNX Runtime

За словами представника Microsoft Еріка Бойда (Eric Boyd), команди сервісів Bing Search, Bing Ads і Office змогли досягти вдвічі більшої продуктивності ML-моделей при використанні ONNX Runtime по порівнянню зі стандартними рішеннями. Тому важлива підтримка проекту як користувачами, так і великими компаніями. Щодо останніх, то поки вони втілюють такі проекти:

  • Microsoft і Intel впроваджують компілятор nGraph;
  • NVIDIA працює над інтеграцією TensorRT;
  • Qualcomm розраховує на розвиток мобільної платформи Snapdragon.

На початку грудня 2017 року ONNX переклали зі стадії раннього доступу до проекту, який відповідає умовам промислової експлуатації. Компанії закликали співтовариство приєднатися до проекту та допомогти в створенні єдиної платформи взаємодії з інструментами глибокого навчання.

Інші новини

Найкраща ціна