メインコンテンツへスキップ
ToolPotion
AI アドバイザー
送信(無料)

ONNX Runtime

注目
AI フレームワーク機械学習プラットフォームオープンソース · Linux, Windows, macOS

ONNX Runtimeは、トレーニングと推論を最適化するクロスプラットフォームの加速機械学習フレームワークです。さまざまなプログラミング言語とプラットフォームをサポートしており、高度なAI機能をアプリケーションに簡単に統合できます。

URLを訪問
共有
URLを訪問
共有

ONNX Runtimeは、AIモデルのトレーニングと推論中のパフォーマンスを向上させるために設計された強力なクロスプラットフォームの加速機械学習フレームワークです。組み込みの最適化により、既存の技術スタックとシームレスに統合され、開発者はさまざまなアプリケーションで最先端のモデルを活用できます。

続きを読む

このフレームワークは、Python、C#、JavaScript、Java、C++など、幅広いプログラミング言語をサポートしています。この柔軟性により、開発者は好みの言語やプラットフォームに関係なくONNX Runtimeを利用できます。Linux、Windows、Mac、iOS、Androidなど、複数のオペレーティングシステムで効率的に動作し、さまざまな開発環境に最適な選択肢となります。

ONNX Runtimeの際立った特徴の1つは、CPU、GPU、NPUなど、さまざまなハードウェア構成におけるパフォーマンスを最適化する能力です。この最適化は、レイテンシ、スループット、メモリ使用量、バイナリサイズなどの主要な指標に焦点を当てています。優れた初期パフォーマンスに加えて、ONNX Runtimeは特定のユースケースやモデルに合わせた追加のモデル最適化技術やランタイム構成を提供します。

ONNX Runtimeは、多くの組織に信頼されており、Windows、Office、Azure Cognitive Services、BingなどのMicrosoft製品にAIを提供しています。また、世界中の数千のプロジェクトで利用されており、実際のアプリケーションにおける信頼性と効果を示しています。

モバイル開発者向けに、ONNX Runtime Mobileは、AndroidおよびiOSアプリケーションにAI機能を統合し、デバイストレーニングと推論を可能にします。この機能は、大規模モデルのトレーニングに関連するコストを削減するだけでなく、個別化されたプライバシーを尊重したインタラクションを可能にすることで、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。

要約すると、ONNX Runtimeは、開発者が機械学習とAIの可能性を最大限に活用できるようにする多用途で効率的なフレームワークであり、現代のアプリケーション開発に不可欠なツールです。

  • カテゴリー機械学習プラットフォーム
  • 料金モデルオープンソース
  • デプロイクロスプラットフォーム
  • プラットフォームLinux, Windows, macOS

  • クロスプラットフォームサポート

  • CPU、GPU、NPU向けに最適化

  • 複数のプログラミング言語をサポート

  • デバイストレーニング機能

  • Microsoft製品との統合

  • モデル最適化技術

  • さまざまな言語のチュートリアルが利用可能

  • プロダクショングレードのAIエンジン

  1. パッケージマネージャーを使用してインストール: 使用するプログラミング言語に適したパッケージマネージャーを使用します。

  2. 構成: ONNX Runtimeに必要な環境と依存関係を設定します。

  3. ビルド: ONNX Runtimeを統合したアプリケーションをコンパイルします。

  4. デプロイ: アプリケーションを希望するプラットフォームにデプロイします。

  5. 最適化: パフォーマンス向上のためにモデル最適化技術を活用します。

  • 画像合成
  • テキスト生成
  • モバイルAIアプリケーション
  • デバイストレーニング
  • ウェブベースのAI

Microsoft の製品

ONNX Runtime のレビュー

読み込み中...

ONNX Runtime に似た人気のAIツール

TensorFlow

AI フレームワーク

TensorFlowは、誰でも利用できるエンドツーエンドのオープンソース機械学習プラットフォームです。機械学習モデルを簡単に作成し、展開するための柔軟なツール、ライブラリ、コミュニティリソースのエコシステムを提供します。

機械学習プラットフォーム
ツールを見る

AI フレームワーク

誰でも利用できるエンドツーエンドのオープンソース機械学習プラットフォームです。機械学習モデルを簡単に作成し、展開するための柔軟なツール、ライブラリ、コミュニティリソースのエコシステムを提供します。TensorFlowは、誰でも利用できるエンドツーエンドのオープンソース機械学習プラットフォームです。機械学習モデルを簡単に作成し、展開するための柔軟なツール、ライブラリ、コミュニティリソースのエコシステムを提供します。

注目機械学習プラットフォーム
AI フレームワーク トップ50を見る

Eclipse Deeplearning4j

AI フレームワーク

Eclipse Deeplearning4jは、JVM向けのオープンソース分散ディープラーニングフレームワークです。JavaおよびScalaでのニューラルネットワークの構築、トレーニング、デプロイのための包括的なエコシステムを提供し、ネイティブGPUアクセラレーションと高性能CPU計算に対応しています。データロード、変換、モデルインポート用の様々なライブラリ…

機械学習プラットフォーム

AI フレームワークで第33位

ツールを見る

AI フレームワーク

JVM向けのオープンソース分散ディープラーニングフレームワークです。JavaおよびScalaでのニューラルネットワークの構築、トレーニング、デプロイのための包括的なエコシステムを提供し、ネイティブGPUアクセラレーションと高性能CPU計算に対応しています。データロード、変換、モデルインポート用の様々なライブラリ…Eclipse Deeplearning4jは、JVM向けのオープンソース分散ディープラーニングフレームワークです。JavaおよびScalaでのニューラルネットワークの構築、トレーニング、デプロイのための包括的なエコシステムを提供し、ネイティブGPUアクセラレーションと高性能CPU計算に対応しています。データロード、変換、モデルインポート用の様々なライブラリ…

機械学習プラットフォーム
AI フレームワークで第33位

OpenNN

AI フレームワーク

OpenNNは、ニューラルネットワークのための無料かつオープンソースのソフトウェアライブラリです。人工知能モデルの開発と実装のための包括的なツールセットを提供します。このフレームワークは、高度な機械学習ソリューションの構築を目指す研究者や開発者向けに設計されています。

機械学習プラットフォーム
ツールを見る

AI フレームワーク

ニューラルネットワークのための無料かつオープンソースのソフトウェアライブラリです。人工知能モデルの開発と実装のための包括的なツールセットを提供します。このフレームワークは、高度な機械学習ソリューションの構築を目指す研究者や開発者向けに設計されています。OpenNNは、ニューラルネットワークのための無料かつオープンソースのソフトウェアライブラリです。人工知能モデルの開発と実装のための包括的なツールセットを提供します。このフレームワークは、高度な機械学習ソリューションの構築を目指す研究者や開発者向けに設計されています。

機械学習プラットフォーム
AI フレームワーク トップ50を見る

LiteRT

AI フレームワーク

LiteRTは、エッジプラットフォーム上でGenAIおよびMLモデルを展開するためのGoogleの高性能オンデバイス機械学習フレームワークです。TensorFlow Liteの基盤を活かし、効率的な変換、ランタイム、最適化を提供し、数十億台のデバイスで低遅延と高いプライバシーを実現します。

MLOps・モデルデプロイ
ツールを見る

AI フレームワーク

エッジプラットフォーム上でGenAIおよびMLモデルを展開するためのGoogleの高性能オンデバイス機械学習フレームワークです。TensorFlow Liteの基盤を活かし、効率的な変換、ランタイム、最適化を提供し、数十億台のデバイスで低遅延と高いプライバシーを実現します。LiteRTは、エッジプラットフォーム上でGenAIおよびMLモデルを展開するためのGoogleの高性能オンデバイス機械学習フレームワークです。TensorFlow Liteの基盤を活かし、効率的な変換、ランタイム、最適化を提供し、数十億台のデバイスで低遅延と高いプライバシーを実現します。

MLOps・モデルデプロイ
AI フレームワーク トップ50を見る

Ray

AI フレームワーク

Rayは、機械学習およびPythonアプリケーションの構築とスケーリングを簡素化するために設計されたオープンソースのフレームワークです。高レベルのAPIと分散アプリケーションのための基盤となるプリミティブを提供し、さまざまなプラットフォームでのワークロードのシームレスなスケーリングを可能にします。

機械学習プラットフォーム
ツールを見る

AI フレームワーク

機械学習およびPythonアプリケーションの構築とスケーリングを簡素化するために設計されたオープンソースのフレームワークです。高レベルのAPIと分散アプリケーションのための基盤となるプリミティブを提供し、さまざまなプラットフォームでのワークロードのシームレスなスケーリングを可能にします。Rayは、機械学習およびPythonアプリケーションの構築とスケーリングを簡素化するために設計されたオープンソースのフレームワークです。高レベルのAPIと分散アプリケーションのための基盤となるプリミティブを提供し、さまざまなプラットフォームでのワークロードのシームレスなスケーリングを可能にします。

注目機械学習プラットフォーム
AI フレームワーク トップ50を見る

TensorFlow

AI GitHub リポジトリ

TensorFlowは、誰でも利用できるように設計されたオープンソースの機械学習フレームワークです。機械学習モデルの構築と展開のための包括的なエコシステムを提供し、開発者や研究者が利用しやすくなっています。

機械学習プラットフォーム
ツールを見る

AI GitHub リポジトリ

誰でも利用できるように設計されたオープンソースの機械学習フレームワークです。機械学習モデルの構築と展開のための包括的なエコシステムを提供し、開発者や研究者が利用しやすくなっています。TensorFlowは、誰でも利用できるように設計されたオープンソースの機械学習フレームワークです。機械学習モデルの構築と展開のための包括的なエコシステムを提供し、開発者や研究者が利用しやすくなっています。

注目機械学習プラットフォーム
AI GitHub リポジトリ トップ250を見る

CRAB Benchmark

AI フレームワーク

CRABは、マルチモーダル言語モデルエージェントを評価するための包括的なベンチマークフレームワークです。クロス環境サポート、グラフ評価器、自動タスク生成を提供し、多様なシナリオとモデルにわたるエージェントの能力を堅牢に評価できます。

機械学習プラットフォーム
ツールを見る

AI フレームワーク

マルチモーダル言語モデルエージェントを評価するための包括的なベンチマークフレームワークです。クロス環境サポート、グラフ評価器、自動タスク生成を提供し、多様なシナリオとモデルにわたるエージェントの能力を堅牢に評価できます。CRABは、マルチモーダル言語モデルエージェントを評価するための包括的なベンチマークフレームワークです。クロス環境サポート、グラフ評価器、自動タスク生成を提供し、多様なシナリオとモデルにわたるエージェントの能力を堅牢に評価できます。

機械学習プラットフォーム
AI フレームワーク トップ50を見る

Deep Java Library (DJL)

AI フレームワーク

DJLは、Java向けのエンジン非依存型ディープラーニングフレームワークです。Javaを使用して機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイのプロセスを簡素化します。DJLは様々なディープラーニングエンジンをサポートし、開発者向けの豊富なドキュメントとサンプルを提供しています。

機械学習プラットフォーム

AI フレームワークで第41位

ツールを見る

AI フレームワーク

DJLは、Java向けのエンジン非依存型ディープラーニングフレームワークです。Javaを使用して機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイのプロセスを簡素化します。DJLは様々なディープラーニングエンジンをサポートし、開発者向けの豊富なドキュメントとサンプルを提供しています。

機械学習プラットフォーム
AI フレームワークで第41位
1 / 8