Descrição
A documentação do ONNX 1.23.0 serve como um recurso abrangente para entender e utilizar o formato Open Neural Network Exchange. Começa com uma introdução ao ONNX e seus conceitos fundamentais, guiando os usuários através de sua integração com Python. Uma referência detalhada de API é fornecida, abrangendo estratégias de versionamento, estruturas de dados, funções e uma listagem completa de operadores ONNX.
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Detalhes técnicos são elaborados, incluindo as especificidades do armazenamento de ponto flutuante em 8 bits e a implementação de tipos inteiros de 4 bits e 2 bits. A documentação também aborda o Repositório ONNX, oferecendo orientação sobre como adicionar corpos de função para operadores e o processo de introdução de novos operadores ou funções ao ecossistema ONNX. Casos de garantia de segurança também fazem parte da documentação, destacando o compromisso do ONNX com um desenvolvimento robusto.
Seções técnicas adicionais aprofundam os mecanismos de broadcasting no ONNX, um guia sobre tags de diferenciabilidade, denotação de dimensão e tratamento de dados externos. A Especificação da Representação Intermediária do Open Neural Network Exchange (ONNX IR) é apresentada, juntamente com instruções para implementar um backend ONNX. O gerenciamento de operadores experimentais e metadados também é abordado, assim como os tipos ONNX e o conjunto de testes do Backend ONNX.
Informações sobre lançamentos oficiais do ONNX e convenções de operadores fornecem contexto para a evolução do framework. A visão geral da API Python e os métodos para verificar lançamentos do PyPI com atestações Sigstore são incluídos para desenvolvedores. Finalmente, a documentação aborda a segurança de dados externos, inferência de forma ONNX, a sintaxe textual ONNX, denotação de tipo, o conversor de versão ONNX e o versionamento ONNX, tornando-o uma referência completa para usuários e contribuidores do ONNX.
- CategoriaMLOps e implantação de modelos
- Modelo de preçosGrátis
- ImplantaçãoNuvem
- PlataformasWeb
Recursos principais de Documentação ONNX
Introdução aos conceitos ONNX
Guia de integração ONNX com Python
Referência Abrangente de API
Explicação detalhada do Versionamento ONNX
Documentação sobre Estruturas de Dados ONNX
Cobertura de Funções ONNX
Documentação aprofundada de Operadores ONNX
Detalhes técnicos sobre tipos de dados e armazenamento (ex: float de 8 bits, inteiro de 4 bits)
Diretrizes do Repositório ONNX
Procedimentos de adição de Operadores e Funções
Caso de Garantia de Segurança ONNX
Broadcasting no ONNX
Guia de Tag de Diferenciabilidade
Denotação de Dimensão e Denotação de Tipo
Tratamento de Dados Externos
Especificação ONNX IR
Orientação de implementação de Backend ONNX
Gerenciamento de Operadores Experimentais
Metadados ONNX
Tipos ONNX
Conjunto de Testes do Backend ONNX
Lançamentos Oficiais ONNX
Visão Geral das Convenções de Operadores
Visão Geral da API Python
Atestações Sigstore para lançamentos PyPI
Inferência de Forma ONNX
Sintaxe Textual ONNX
Conversor de Versão ONNX
Primeiros passos com Documentação ONNX
Entender Conceitos ONNX: Leia as seções introdutórias para compreender os princípios fundamentais do ONNX.
Integrar com Python: Siga o guia ONNX com Python para implementação prática.
Explorar Referência de API: Utilize a Referência de API para informações detalhadas sobre funções, operadores e estruturas de dados.
Implementar Backend ONNX: Consulte os guias sobre implementação de um backend ONNX para soluções personalizadas.
Adicionar Novos Operadores/Funções: Consulte a documentação para procedimentos sobre como adicionar novos operadores ou funções.
Gerenciar Recursos Experimentais: Aprenda como gerenciar e utilizar operadores experimentais.
Verificar Lançamentos: Entenda o processo de verificação de lançamentos ONNX PyPI usando atestações Sigstore.
Casos de uso de Documentação ONNX
- Interoperabilidade de Modelos
- Aceleração de Hardware
- Otimização de Modelos
- Pesquisa e Desenvolvimento
- Implantação em Produção
