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Acelerador multiplataforma para ejecutar modelos de ML exportados al formato ONNX, con compatibilidad para entrenar mediante scripts de PyTorch.

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hace 2 horas

¿Qué es?

ONNX Runtime es un acelerador multiplataforma para la inferencia y el entrenamiento de modelos de machine learning. Ejecuta modelos de frameworks como PyTorch y TensorFlow/Keras, así como de bibliotecas clásicas como scikit-learn, LightGBM y XGBoost, una vez convertidos al formato ONNX.

Para la inferencia, aplica optimizaciones y transformaciones al grafo, y utiliza aceleradores de hardware cuando están disponibles, con el objetivo de reducir los tiempos de respuesta y los costos de cómputo. Está diseñado para funcionar con distintos tipos de hardware, controladores y sistemas operativos.

Para el entrenamiento, el proyecto acelera modelos transformer en GPU NVIDIA distribuidas en varios nodos. Según el proyecto, basta con añadir una sola línea a un script de entrenamiento de PyTorch existente.

Funciones clave

  • 01Ejecuta en formato ONNX modelos exportados desde PyTorch, TensorFlow/Keras y bibliotecas clásicas de ML
  • 02Aplica optimizaciones y transformaciones al grafo para mejorar el rendimiento de la inferencia
  • 03Utiliza aceleradores de hardware cuando corresponde, con distintos tipos de hardware y controladores
  • 04Acelera el entrenamiento de modelos transformer en GPU NVIDIA distribuidas en varios nodos

Casos de uso

  • Implementar modelos de deep learning entrenados en servicios de producción con menor latencia
  • Ejecutar un mismo modelo en distintos tipos de hardware y sistemas operativos
  • Acelerar el entrenamiento de modelos transformer en clústeres de GPU NVIDIA

Inicio rápido

  1. 1

    Descarga una versión desde la página de versiones de GitHub

  2. 2

    Consulta la documentación de uso y los tutoriales en onnxruntime.ai/docs

Antes de usarlo

  • El README describe la aceleración del entrenamiento en GPU NVIDIA.

Temas

#machine-learning#inference#onnx#deep-learning#hardware-acceleration#pytorch#ai-framework#neural-networks#scikit-learn#tensorflow

Preguntas frecuentes

¿Qué es onnxruntime?
Acelerador multiplataforma para ejecutar modelos de ML exportados al formato ONNX, con compatibilidad para entrenar mediante scripts de PyTorch. ONNX Runtime es un acelerador multiplataforma para la inferencia y el entrenamiento de modelos de machine learning. Ejecuta modelos de frameworks como PyTorch y TensorFlow/Keras, así como de bibliotecas clásicas como scikit-learn, LightGBM y XGBoost, una vez convertidos al formato ONNX.
¿onnxruntime es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
onnxruntime es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿onnxruntime sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de onnxruntime fue el 22 oct 2026.
¿Para qué puedo usar onnxruntime?
Implementar modelos de deep learning entrenados en servicios de producción con menor latencia Ejecutar un mismo modelo en distintos tipos de hardware y sistemas operativos Acelerar el entrenamiento de modelos transformer en clústeres de GPU NVIDIA
¿Cómo se instala onnxruntime?
Descarga una versión desde la página de versiones de GitHub Consulta la documentación de uso y los tutoriales en onnxruntime.ai/docs
¿Dónde consigo onnxruntime?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/microsoft/onnxruntime

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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