ONNX – Format für KI-Modelle zur Interoperabilität zwischen Frameworks 🪴🛠️

🧠 Was ist ONNX?

ONNX (Open Neural Network Exchange) ist ein offenes Format, das entwickelt wurde, damit Entwickler-Teams Modelle in einem Framework trainieren und in einem anderen einsetzen können, ohne sie neu schreiben zu müssen. Das Ziel ist, Reibung zwischen verschiedenen KI-Tools zu verringern und den Weg von Forschung zur Produktion zu beschleunigen. onnx.ai+2onnx.ai+2

🌟 Vorteile und Besonderheiten

• Framework-Unabhängigkeit: Trainingsphase in z. B. PyTorch, Einsatz in TensorFlow oder ONNX Runtime möglich. Oracle Docs+2onnx.ai+2

• Leistungsoptimierung: ONNX Runtime bietet Optimierungen für verschiedene Hardware-Umgebungen wie CPUs, GPUs oder spezialisierte Beschleuniger. vraspar.github.io+2onnx.ai+2

• Standardisierte Graphstruktur: Modelle werden als acyclischer Berechnungsgraph mit definierten Operatoren und Datentypen gespeichert. onnx.ai+2onnx.ai+2

• Großes Ökosystem: Viele Frameworks unterstützen Exporte nach ONNX, Tools für Visualisierung und Optimierung sind verfügbar. GitHub+2onnx.ai+2

🧭 Vision und Werte

ONNX möchte Entwicklerfreiheit schaffen, Innovation fördern und verhindern, dass Teams durch Framework-Bindung eingeschränkt sind. Ziel ist eine KI-Welt, in der Modelle und Tools ohne künstliche Barrieren zusammenarbeiten können. onnx.ai

🧰 Nutzungsmöglichkeiten

• Austausch von Modellen zwischen unterschiedlichen KI-Frameworks, z. B. Trainingsphase in einem Tool, Bereitstellung in einem anderen

• Einsatz in Produktionsumgebungen mit geringer Latenz durch ONNX Runtime

• Nutzung in Hardware-beschleunigten Umgebungen (z. B. GPUs, Edge Devices)

• Visualisierung, Debugging und Optimierung von Modellen

• Forschung und Prototyping, z. B. Entwicklung neuer Architekturen, schnelle Iteration