Documentação ONNX

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.

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.

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

1. 1

   Entender Conceitos ONNX: Leia as seções introdutórias para compreender os princípios fundamentais do ONNX.

2. 2

   Integrar com Python: Siga o guia ONNX com Python para implementação prática.

3. 3

   Explorar Referência de API: Utilize a Referência de API para informações detalhadas sobre funções, operadores e estruturas de dados.

4. 4

   Implementar Backend ONNX: Consulte os guias sobre implementação de um backend ONNX para soluções personalizadas.

5. 5

   Adicionar Novos Operadores/Funções: Consulte a documentação para procedimentos sobre como adicionar novos operadores ou funções.

6. 6

   Gerenciar Recursos Experimentais: Aprenda como gerenciar e utilizar operadores experimentais.

7. 7

   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

Perguntas frequentes de Documentação ONNX

• O que é ONNX e o que sua documentação cobre?

  ONNX (Open Neural Network Exchange) é um formato para representar modelos de aprendizado de máquina. Sua documentação abrange conceitos centrais, integração com Python, referências de API, versionamento, estruturas de dados, operadores, detalhes técnicos, segurança e guias de implementação.

• Onde posso encontrar informações sobre operadores ONNX?

  A documentação do ONNX 1.23.0 inclui uma seção dedicada a Operadores ONNX, detalhando suas especificações e uso.

• Como o ONNX lida com diferentes tipos de dados e armazenamento?

  A seção de detalhes técnicos da documentação ONNX explica o armazenamento de ponto flutuante em 8 bits e vários tipos inteiros como tipos inteiros de 4 bits e 2 bits.

• Qual é o propósito da Especificação ONNX IR?

  A Especificação ONNX IR (Representação Intermediária) define a estrutura e a semântica dos modelos ONNX, permitindo a interoperabilidade entre diferentes frameworks.

• Posso implementar meu próprio backend ONNX?

  Sim, a documentação fornece orientação sobre a implementação de um backend ONNX, permitindo integrações personalizadas de hardware ou software.

• Como o versionamento é tratado no ONNX?

  O ONNX possui uma seção dedicada ao Versionamento, explicando como diferentes versões do formato são gerenciadas e como usar o Conversor de Versão ONNX.

• Quais são as considerações de segurança para o ONNX?

  A documentação inclui informações sobre Casos de Garantia de Segurança ONNX e segurança de dados externos, destacando medidas para garantir a integridade e segurança do modelo.

• Como posso adicionar novos operadores ou funções ao ONNX?

  A documentação do Repositório ONNX fornece instruções passo a passo para adicionar a definição de um corpo de função para um operador e para adicionar novos operadores ou funções ao ONNX.

• O que é Inferência de Forma ONNX?

  Inferência de Forma ONNX é um processo descrito na documentação que determina as formas de saída dos operadores com base em suas formas de entrada.

• A documentação cobre como usar ONNX com Python?

  Sim, há uma seção específica intitulada 'ONNX com Python' que orienta os usuários sobre a integração de modelos ONNX em seus fluxos de trabalho Python.