É um formato de intercâmbio de modelos de aprendizado profundo de código aberto que permite a interoperabilidade entre diferentes frameworks de aprendizado de máquina e inferência de modelos em várias plataformas. Ele foi projetado para permitir que você treine um modelo em um framework, exporte-o para o formato ONNX e, em seguida, o importe e execute-o em outro framework compatível.
ONNX é particularmente útil quando você deseja aproveitar modelos treinados em um ambiente e usá-los em outro sem a necessidade de recriar o modelo ou reescrever o código. Isso é especialmente importante quando se trata de otimização de recursos e implantação eficiente de modelos em diferentes plataformas, como sistemas Linux.
Para usar ONNX no Linux, você geralmente seguiria estas etapas:
Instalar um Framework de Aprendizado de Máquina: Primeiro, você precisa escolher um framework de aprendizado de máquina (por exemplo, PyTorch, TensorFlow) e criar ou treinar um modelo usando esse framework.
Exportar para ONNX: Depois de treinar um modelo no framework escolhido, você exporta o modelo para o formato ONNX. Cada framework tem uma maneira diferente de fazer isso, mas geralmente envolve usar funções específicas para exportar o modelo em um arquivo ONNX.
Importar e Executar em Outro Framework: Agora você pode importar o modelo ONNX em outro framework compatível. Por exemplo, se você treinou um modelo no PyTorch e exportou-o para ONNX, pode importá-lo no TensorFlow ou qualquer outro framework que suporte ONNX. Isso permite que você use o modelo treinado em diferentes ambientes.
Realizar Inferência: Uma vez que o modelo ONNX é importado, você pode usá-lo para fazer inferência em novos dados. Isso pode envolver a carga dos dados, alimentação deles para o modelo e obtenção das previsões resultantes.
ONNX é uma tecnologia versátil e útil para aqueles que desejam trabalhar com modelos de aprendizado de máquina em diferentes frameworks e plataformas, como sistemas Linux. Certifique-se de verificar a documentação do framework que você está usando para obter informações específicas sobre como exportar e importar modelos no formato ONNX.
