onnxruntime

ONNX Runtime é um acelerador de aprendizado de máquina de treinamento e inferência de plataforma cruzada .

A inferência do ONNX Runtime pode permitir experiências mais rápidas do cliente e reduzir custos, suportando modelos de estruturas de aprendizagem profunda, como PyTorch e TensorFlow/Keras, bem como bibliotecas clássicas de aprendizado de máquina, como scikit-learn, LightGBM, XGBoost, etc. hardware, drivers e sistemas operacionais e fornece desempenho ideal aproveitando aceleradores de hardware quando aplicável, juntamente com otimizações e transformações de gráficos. Saiba mais →

O treinamento ONNX Runtime pode acelerar o tempo de treinamento do modelo em GPUs NVIDIA de vários nós para modelos de transformadores com uma adição de uma linha para scripts de treinamento PyTorch existentes. Saiba mais →

Primeiros passos e recursos

• Informações gerais : onnxruntime.ai

• Documentação de uso e tutoriais : onnxruntime.ai/docs

• Tutoriais em vídeo do YouTube : youtube.com/@ONNXRuntime

• Roteiro de lançamento futuro

• Repositórios de amostra complementares :

  • Inferência de tempo de execução ONNX: microsoft/onnxruntime-inference-examples
  • Treinamento em tempo de execução ONNX: exemplos de treinamento microsoft/onnxruntime

Status do pipeline integrado

Sistema	Inferência	Treinamento
Windows
Linux
Mac
Android
iOS
Rede
Outro

Este projeto foi testado com BrowserStack.

Status do pipeline de terceiros

Sistema	Inferência	Treinamento
Linux

Lançamentos

A versão atual e as versões anteriores podem ser encontradas aqui: https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases.

Para obter detalhes sobre o próximo lançamento, incluindo datas de lançamento, anúncios, recursos e orientações sobre o envio de solicitações de recursos, visite o roteiro de lançamento: https://onnxruntime.ai/roadmap.

Dados/Telemetria

As distribuições do Windows deste projeto podem coletar dados de uso e enviá-los à Microsoft para ajudar a melhorar nossos produtos e serviços. Consulte a declaração de privacidade para obter mais detalhes.

Contribuições e comentários

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Código de Conduta

Este projeto adotou o Código de Conduta de Código Aberto da Microsoft. Para obter mais informações, consulte as Perguntas frequentes sobre o Código de Conduta ou entre em contato com [email protected] com perguntas ou comentários adicionais.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT.