Repolode
microsoft

microsoft/onnxruntime

Кроссплатформенный ускоритель для запуска ML-моделей, экспортированных в формат ONNX, с поддержкой обучения с помощью PyTorch-скриптов.

Звёзды
22,137
Форки
4,347
Открытые issues
1,820
Последний коммит
2 часа назад

Что это?

ONNX Runtime — кроссплатформенный ускоритель для инференса и обучения моделей машинного обучения. Он запускает модели из таких фреймворков, как PyTorch и TensorFlow/Keras, а также из классических библиотек, например scikit-learn, LightGBM и XGBoost, если они представлены в формате ONNX.

Для инференса он оптимизирует и преобразует графы вычислений, а при наличии использует аппаратные ускорители, чтобы сократить время отклика и вычислительные затраты. Он рассчитан на работу с разным оборудованием, драйверами и операционными системами.

Для обучения проект ускоряет работу с трансформерными моделями на нескольких узлах с GPU NVIDIA. По описанию проекта, для этого достаточно добавить всего одну строку в существующий обучающий скрипт PyTorch.

Ключевые возможности

  • 01Запускает модели, экспортированные из PyTorch, TensorFlow/Keras и классических ML-библиотек в формате ONNX
  • 02Оптимизирует и преобразует графы вычислений, повышая производительность инференса
  • 03По возможности использует аппаратные ускорители на разных типах оборудования и с разными драйверами
  • 04Ускоряет обучение трансформерных моделей на нескольких узлах с GPU NVIDIA

Сценарии использования

  • Развёртывание обученных моделей глубокого обучения в production-сервисах с меньшей задержкой
  • Запуск одной модели на разном оборудовании и в разных операционных системах
  • Ускорение обучения трансформерных моделей на кластерах GPU NVIDIA

Быстрый старт

  1. 1

    Скачайте релиз со страницы релизов GitHub

  2. 2

    Ознакомьтесь с документацией по использованию и руководствами на onnxruntime.ai/docs

Что важно знать

  • В README описано ускорение обучения на GPU NVIDIA.

Темы

Частые вопросы

Что такое onnxruntime?
Кроссплатформенный ускоритель для запуска ML-моделей, экспортированных в формат ONNX, с поддержкой обучения с помощью PyTorch-скриптов. ONNX Runtime — кроссплатформенный ускоритель для инференса и обучения моделей машинного обучения. Он запускает модели из таких фреймворков, как PyTorch и TensorFlow/Keras, а также из классических библиотек, например scikit-learn, LightGBM и XGBoost, если они представлены в формате ONNX.
onnxruntime можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
onnxruntime распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
onnxruntime всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в onnxruntime — 22 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать onnxruntime?
Развёртывание обученных моделей глубокого обучения в production-сервисах с меньшей задержкой Запуск одной модели на разном оборудовании и в разных операционных системах Ускорение обучения трансформерных моделей на кластерах GPU NVIDIA
Как установить onnxruntime?
Скачайте релиз со страницы релизов GitHub Ознакомьтесь с документацией по использованию и руководствами на onnxruntime.ai/docs
Где скачать onnxruntime?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/microsoft/onnxruntime

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Учебная программа Microsoft по ИИ для начинающих: 12 недель и 24 урока о символическом ИИ, нейросетях, компьютерном зрении, NLP и этике, с ноутбуками на PyTorch и TensorFlow.

70,1 тыс.13,6 тыс.Jupyter NotebookMITОбновлён в прошлом месяце

Ultralytics YOLOv5 — библиотека компьютерного зрения на базе PyTorch для детекции объектов, сегментации экземпляров и классификации изображений, с обучением и экспортом моделей.

58,2 тыс.17,5 тыс.PythonAGPL-3.0Обновлён 4 дня назад