Beschreibung
Die ONNX 1.23.0 Dokumentation dient als umfassende Ressource für das Verständnis und die Nutzung des Open Neural Network Exchange-Formats. Sie beginnt mit einer Einführung in ONNX und seine grundlegenden Konzepte und führt die Benutzer durch die Integration mit Python. Eine detaillierte API-Referenz wird bereitgestellt, die Versionsstrategien, Datenstrukturen, Funktionen und eine umfassende Liste von ONNX-Operatoren umfasst.
Weiterlesen
Technische Details werden erläutert, einschließlich der Besonderheiten der Float-Speicherung in 8 Bit und der Implementierung von 4-Bit- und 2-Bit-Ganzzahltypen. Die Dokumentation behandelt auch das ONNX-Repository und bietet Anleitungen zum Hinzufügen von Funktionskörpern für Operatoren sowie zum Prozess der Einführung neuer Operatoren oder Funktionen in das ONNX-Ökosystem. Sicherheitsfallstudien sind ebenfalls Teil der Dokumentation und unterstreichen das Engagement von ONNX für eine robuste Entwicklung.
Weitere technische Abschnitte befassen sich mit Broadcasting-Mechanismen in ONNX, einem Leitfaden für Differentiability Tags, Dimension Denotation und der Handhabung externer Daten. Die Spezifikation der ONNX Intermediate Representation (ONNX IR) wird zusammen mit Anweisungen zur Implementierung eines ONNX-Backends präsentiert. Die Verwaltung experimenteller Operatoren und Metadaten wird ebenso behandelt wie ONNX-Typen und die ONNX Backend Test-Suite.
Informationen zu offiziellen ONNX-Releases und Operator-Konventionen geben Kontext für die Entwicklung des Frameworks. Die Python-API-Übersicht und Methoden zur Überprüfung von PyPI-Releases mit Sigstore-Attestierungen sind für Entwickler enthalten. Abschließend berührt die Dokumentation die Sicherheit externer Daten, die ONNX Shape Inference, die ONNX Textual Syntax, Type Denotation, den ONNX Version Converter und die ONNX Versionierung, was sie zu einer vollständigen Referenz für ONNX-Benutzer und -Mitwirkende macht.
- KategorieMLOps & Modell-Deployment
- PreismodellKostenlos
- BereitstellungCloud
- PlattformenWeb
ONNX Dokumentation's Kernfunktionen
Einführung in ONNX-Konzepte
Leitfaden zur ONNX-Integration mit Python
Umfassende API-Referenz
Detaillierte Erklärung der ONNX-Versionierung
Dokumentation zu ONNX-Datenstrukturen
Abdeckung von ONNX-Funktionen
Tiefgehende Dokumentation zu ONNX-Operatoren
Technische Details zu Datentypen und Speicherung (z. B. 8-Bit-Float, 4-Bit-Integer)
Richtlinien für das ONNX-Repository
Verfahren zur Hinzufügung von Operatoren und Funktionen
ONNX Security Assurance Case
Broadcasting in ONNX
Leitfaden für Differentiability Tags
Dimension Denotation und Type Denotation
Handhabung externer Daten
ONNX IR Spezifikation
Anleitung zur Implementierung von ONNX Backends
Verwaltung experimenteller Operatoren
ONNX Metadaten
ONNX Typen
ONNX Backend Test-Suite
Offizielle ONNX Releases
Übersicht über Operator-Konventionen
Übersicht über die Python API
Sigstore Attestierungen für PyPI-Releases
ONNX Shape Inference
ONNX Textual Syntax
ONNX Version Converter
Erste Schritte mit ONNX Dokumentation
ONNX-Konzepte verstehen: Lesen Sie die einführenden Abschnitte, um die grundlegenden Prinzipien von ONNX zu erfassen.
Integration mit Python: Folgen Sie dem Leitfaden zur ONNX-Integration mit Python für die praktische Implementierung.
API-Referenz erkunden: Nutzen Sie die API-Referenz für detaillierte Informationen zu Funktionen, Operatoren und Datenstrukturen.
ONNX Backend implementieren: Konsultieren Sie die Leitfäden zur Implementierung eines ONNX-Backends für benutzerdefinierte Lösungen.
Neue Operatoren/Funktionen hinzufügen: Beziehen Sie sich auf die Dokumentation für Verfahren zur Hinzufügung neuer Operatoren oder Funktionen.
Experimentelle Features verwalten: Erfahren Sie, wie Sie experimentelle Operatoren verwalten und nutzen.
Releases verifizieren: Verstehen Sie den Prozess der Verifizierung von ONNX PyPI-Releases mithilfe von Sigstore-Attestierungen.
ONNX Dokumentation's Anwendungsfälle
- Modellinteroperabilität
- Hardwarebeschleunigung
- Modelloptimierung
- Forschung und Entwicklung
- Produktionsbereitstellung
