ONNX Ekosistemi
schema ONNX Format
Protobuf tabanlı model temsili. Operatör seti (opset) versiyonlaması ile geriye dönük uyumluluk. PyTorch torch.onnx.export() ile dışa aktarım.
speed ONNX Runtime
Microsoft'un çıkarım motoru. CPU, CUDA, TensorRT, DirectML, CoreML ve OpenVINO yürütme sağlayıcıları. 2-5x PyTorch eager modu hızlanması.
web ONNX Runtime Web
WebAssembly ve WebGL üzerinde tarayıcı içi çıkarım. Transformers.js bu altyapıyı kullanarak Hugging Face modellerini tarayıcıda çalıştırır.
tune Model Optimizasyonu
Grafik optimizasyonları, füzyon (operator fusion), nicemleme (INT8/INT4) ve budama (pruning) araçları ile dağıtım öncesi model boyutunu küçültme.
rocket_launch ONNX ile Model Dağıtım Akışı
Tipik bir ONNX dağıtım akışı: (1) PyTorch veya TensorFlow'da model eğit, (2) torch.onnx.export() veya tf2onnx ile ONNX formatına dönüştür, (3) ONNX model optimizer ile grafik optimizasyonları uygula, (4) hedef platforma uygun ONNX Runtime yürütme sağlayıcısı seç (CUDA, CoreML, TensorRT vb.), (5) dağıt ve çıkarım yap. Bu akış, eğitim-çıkarım çerçevesi bağımsızlığı sağlar.
quiz Sık Sorulan Sorular
- check_circle Her PyTorch modeli ONNX'e dönüştürülebilir mi?: Standart operatörler kullanan modeller sorunsuz dönüştürülür. Dinamik kontrol akışı, özel CUDA çekirdeği veya desteklenmeyen operatörler içeren modellerde sorun yaşanabilir.
- check_circle ONNX Runtime, orijinal PyTorch'tan ne kadar hızlıdır?: Donanım ve model tipine göre değişir. CPU'da 1.5-3x, uyumlu GPU'da TensorRT ile 3-5x hızlanma tipiktir. BERT gibi transformer modellerde operator fusion büyük kazanım sağlar.