onnxランタイム

ONNX ランタイムは、クロスプラットフォームの推論およびトレーニング機械学習アクセラレータです。

ONNX ランタイム推論は、 PyTorch や TensorFlow/Keras などの深層学習フレームワークだけでなく、scikit-learn、LightGBM、XGBoost などの古典的な機械学習ライブラリからのモデルをサポートし、より高速なカスタマー エクスペリエンスとコスト削減を実現します。ONNX ランタイムはさまざまな互換性があります。ハードウェア、ドライバー、オペレーティング システムを統合し、グラフの最適化と変換とともに、該当する場合はハードウェア アクセラレータを活用することで最適なパフォーマンスを提供します。さらに詳しく→

ONNX ランタイム トレーニングでは、既存の PyTorch トレーニング スクリプトに 1 行追加するだけで、トランスフォーマー モデルのマルチノード NVIDIA GPU でのモデル トレーニング時間を短縮できます。さらに詳しく→

開始とリソース

• 一般情報: onnxruntime.ai

• 使用方法のドキュメントとチュートリアル: onnxruntime.ai/docs

• YouTube ビデオ チュートリアル: youtube.com/@ONNXRuntime

• 今後のリリースロードマップ

• コンパニオン サンプル リポジトリ:

  • ONNX ランタイム推論:microsoft/onnxruntime-inference-examples
  • ONNX ランタイム トレーニング:microsoft/onnxruntime-training-examples

組み込みパイプラインのステータス

システム	推論	トレーニング
窓
Linux
マック
アンドロイド
iOS
ウェブ
他の

このプロジェクトは BrowserStack でテストされています。

サードパーティのパイプラインのステータス

システム	推論	トレーニング
Linux

リリース

現在のリリースと過去のリリースは、https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases でご覧いただけます。

リリース日、発表、機能、機能リクエストの送信に関するガイダンスなど、今後のリリースの詳細については、リリース ロードマップ: https://onnxruntime.ai/roadmap をご覧ください。

データ/テレメトリ

このプロジェクトの Windows ディストリビューションは、製品とサービスの改善に役立てるため、使用状況データを収集し、Microsoft に送信する場合があります。詳細については、プライバシーに関する声明をご覧ください。

貢献とフィードバック

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行動規範

このプロジェクトはマイクロソフトのオープンソース行動規範を採用しています。詳細については、「行動規範に関するよくある質問」を参照するか、追加の質問やコメントがあれば [email protected] までお問い合わせください。

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています。