onnxruntime
SHA-256ONNX Runtime은 Microsoft가 개발한 크로스 플랫폼 머신러닝 추론 및 학습 가속기로, PyTorch, TensorFlow 등 여러 프레임워크를 지원하며 하드웨어 가속과 그래프 최적화를 통해 성능을 높이고 배포 비용을 절감합니다.
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v1.29.0 · 9.6 MB
모델을 더 빠르고 더 효율적으로 실행하게 해주는 크로스플랫폼 가속 엔진.
주요 기능
- PyTorch, TensorFlow, scikit-learn 등 여러 프레임워크의 모델 지원
- 크로스 플랫폼 실행, Windows, Linux, macOS 및 다양한 하드웨어 가속기와 호환
- 자동 그래프 최적화 및 하드웨어 가속으로 추론 속도 향상 및 비용 절감
- 훈련 모드에서 한 줄의 코드만으로 다중 노드 NVIDIA GPU의 Transformer 모델 훈련 가속화
- 풍부한 문서, 예제 저장소 및 활발한 커뮤니티 지원 제공
할 수 없는 것
- •일부 사용자 정의 연산자 또는 새 연산자는 지원되지 않을 수 있으며, 먼저 ONNX 연산자 집합으로 변환해야 합니다. 하드웨어 가속기(예: CUDA, TensorRT)는 해당 실행 라이브러리를 별도로 설치해야 합니다. 훈련 가속은 특정 모델(예: Transformer) 및 NVIDIA GPU 환경에서만 적용됩니다.
사용 사례
- 프로덕션 환경에서 딥러닝 모델 배포(이미지 인식, NLP 등)
- PyTorch/TensorFlow 모델을 ONNX 형식으로 변환하여 통합 실행 및 추론 가속화
상세 설명
ONNX Runtime는 마이크로소프트가 출시한 크로스 플랫폼 머신러닝 추론 및 훈련 가속기입니다. PyTorch, TensorFlow/Keras 등 딥러닝 프레임워크와 scikit-learn, LightGBM, XGBoost 등 클래식 머신러닝 라이브러리의 모델 추론을 가속화하여 사용자 경험을 크게 향상시키고 비용을 절감합니다. ONNX Runtime은 다양한 하드웨어, 드라이버 및 운영 체제와 호환되며 하드웨어 가속과 그래프 최적화를 통해 최상의 성능을 구현합니다. 훈련 측면에서는 기존 PyTorch 훈련 스크립트에 한 줄의 코드만 추가하면 다중 노드 NVIDIA GPU에서 Transformer 모델 훈련을 가속화할 수 있습니다. PyTorch 또는 TensorFlow에서 직접 추론을 실행하는 것과 비교하여 ONNX Runtime은 통합 최적화 런타임을 제공하며 하드웨어 지원 범위가 더 넓고 지연 시간이 더 낮아 프로덕션 환경 배포에 더 적합합니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스를 채택하고 있으며 커뮤니티가 활발하고 지속적으로 업데이트됩니다.
태그
시작하기
소프트웨어 설치
배포판에 맞는 패키지를 설치 (dpkg / rpm / AppImage)
ONNX Runtime을 다운로드하여 설치합니다 (pip install onnxruntime을 통해 또는 공식 웹사이트에서 사전 컴파일된 패키지를 받을 수 있습니다)
모델을 ONNX 형식으로 내보냅니다 (PyTorch는 torch.onnx.export를 사용)
코드에서 onnxruntime을 임포트하고 InferenceSession을 생성하여 추론을 실행합니다
- ONNX Runtime을 다운로드하여 설치합니다 (pip install onnxruntime을 통해 또는 공식 웹사이트에서 사전 컴파일된 패키지를 받을 수 있습니다)
- 모델을 ONNX 형식으로 내보냅니다 (PyTorch는 torch.onnx.export를 사용)
- 코드에서 onnxruntime을 임포트하고 InferenceSession을 생성하여 추론을 실행합니다
SHA-256 체크섬 확인됨
GitHub 공식 Release 페이지에서 추출된 체크섬
SHA256 체크섬
4ca594a0da83927befbd73fe020d7f569be151d70bb4fe9741ad405f4882e2ad이 체크섬은 GitHub Release 페이지에서 추출되었습니다. 다운로드 후 파일 무결성을 확인하세요.
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오픈소스 투명성
GitHub 소스 보기제거 정보
만약 pip을 통해 설치했다면, pip uninstall onnxruntime을 실행하여 제거할 수 있습니다;맞춤 설치의 경우, 해당 설치 디렉터리와 PATH의 관련 항목을 삭제하십시오.
추가 의존성 없음
다운로드 후 바로 사용 가능. 추가 런타임이 필요하지 않습니다.