onnxruntime

ONNX Runtime est un accélérateur d'apprentissage automatique d'inférence et de formation multiplateforme .

L'inférence ONNX Runtime peut permettre des expériences client plus rapides et réduire les coûts, en prenant en charge les modèles de frameworks d'apprentissage profond tels que PyTorch et TensorFlow/Keras ainsi que les bibliothèques d'apprentissage automatique classiques telles que scikit-learn, LightGBM, XGBoost, etc. ONNX Runtime est compatible avec différents matériel, pilotes et systèmes d'exploitation, et offre des performances optimales en tirant parti des accélérateurs matériels, le cas échéant, ainsi que des optimisations et des transformations graphiques. En savoir plus →

La formation ONNX Runtime peut accélérer le temps de formation des modèles sur les GPU NVIDIA multi-nœuds pour les modèles de transformateur avec un ajout d'une ligne pour les scripts de formation PyTorch existants. En savoir plus →

Commencer et ressources

• Informations générales : onnxruntime.ai

• Documentation d'utilisation et tutoriels : onnxruntime.ai/docs

• Tutoriels vidéo YouTube : youtube.com/@ONNXRuntime

• Feuille de route des versions à venir

• Dépôts d'exemples compagnons :

  • Inférence d'exécution ONNX : Microsoft/onnxruntime-inference-examples
  • Formation ONNX Runtime : Microsoft/onnxruntime-training-examples

État du pipeline intégré

Système	Inférence	Entraînement
Fenêtres
Linux
Mac
Androïde
IOS
Web
Autre

Ce projet est testé avec BrowserStack.

Statut du pipeline tiers

Système	Inférence	Entraînement
Linux

Sorties

La version actuelle et les versions précédentes peuvent être trouvées ici : https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases.

Pour plus de détails sur la version à venir, y compris les dates de sortie, les annonces, les fonctionnalités et des conseils sur la soumission de demandes de fonctionnalités, veuillez consulter la feuille de route de la version : https://onnxruntime.ai/roadmap.

Données/Télémétrie

Les distributions Windows de ce projet peuvent collecter des données d'utilisation et les envoyer à Microsoft pour nous aider à améliorer nos produits et services. Consultez la déclaration de confidentialité pour plus de détails.

Contributions et commentaires

Nous apprécions les contributions ! Veuillez consulter les directives de contribution.

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Pour une discussion générale ou des questions, veuillez utiliser les discussions GitHub.

Code de conduite

Ce projet a adopté le code de conduite Microsoft Open Source. Pour plus d’informations, consultez la FAQ sur le code de conduite ou contactez [email protected] pour toute question ou commentaire supplémentaire.

Licence

Ce projet est sous licence MIT.