ONNX

Vikipediya, ochiq ensiklopediya
Navigatsiya qismiga oʻtish Qidirish qismiga oʻtish

ONNX (Open Neural Network Exchange) — bu neyron tarmoqlarni yaratishni chuqur oʻrgatuvchi ochiq kodli dasturiy taʼminot kutubxonasi hisoblanadi. ONNX II-ishlab chiqaruvchilari yordamida sunʼiy intellekt ishlab chiquvchilari turli xil vositalar oʻrtasida model almashishlari va ushbu vositalarning eng yaxshi kombinatsiyasini tanlashlari mumkin. ONNX ochiq kodli loyiha sifatida Microsoft, Facebook, Amazon va boshqa hamkorlar tomonidan birgalikda ishlab chiqiladi va qoʻllab-quvvatlanadi[1][2].

ONNX modellarni bir muhitda oʻqitish, soʻngra yuzni, imo-ishoralarni, obyektni aniqlash va boshqa muhitga oʻtkazish imkonini beradi. Bu ishlab chiquvchilarga vositalarning toʻgʻri kombinatsiyasidan foydalanish imkonini beradi.

ONNX Model Zoo — bu ONNX formatida mavjud boʻlgan, oldindan chuqur oʻrgatilgan oʻqish modellarining toʻplami hisoblanadi. Modelni oʻrgatish va mos modelni yaratish uchun har bir model IPython interaktiv qobigʻi bilan qoʻyiladi. Eslatma kitoblar Pythonda yoziladi va oʻquv maʼlumotlar toʻplamiga havolalar, shuningdek, model arxitekturasini tavsiflovchi asl ilmiy hujjat havolalarini oʻz ichiga oladi.

ONNX.js[tahrir | manbasini tahrirlash]

ONNX.js brauzerlarda va Node.js da ONNX modelini ishga tushirish uchun JavaScript kutubxonasi hisoblanadi. ONNX.js yordamida veb-ishlab chiquvchilar oldindan oʻqitilgan ONNX modellarini toʻgʻridan-toʻgʻri veb-brauzerda birlashtirishlari va sinab koʻrishlari mumkin. Bu quyidagi afzalliklarga ega: server va mijoz oʻzaro taʼsirini qisqartirish, foydalanuvchi maʼlumotlarini himoya qilish, mijozga dasturiy taʼminotni oʻrnatmasdan turib, krossplatformali tezkor oʻrganish.

ONNX.js CPU, hamda GPUda ham ishlashi mumkin. Protsessorda ishlash uchun WebAssemblydan foydalaniladi. Bu modelning deyarli mahalliy tezlikda ishlashiga imkon beradi. Bundan tashqari, ONNX.js veb-ishchidan „koʻp tarmoqli“ parallel hisoblash muhitini taʼminlashda foydalanadi. Empirik baholash WebAssembly va Web Workerdan toʻliq foydalanish orqali CPU ishlashida juda istiqbolli yaxshilanishlarni koʻrsatadi. WebGL grafik protsesslarida ishlash grafik protsessorning funksiyalariga kiruvchi standart hisoblanadi.

Shuningdek qarang[tahrir | manbasini tahrirlash]

Manbalar[tahrir | manbasini tahrirlash]

  1. Braddock Gaskill. „ONNX: the Open Neural Network Exchange Format“ (en). Linux Journal (25-aprel 2018-yil). 19-yanvar 2019-yilda asl nusxadan arxivlandi. Qaraldi: 17-yanvar 2019-yil.
  2. heise online. „Microsoft und Facebook machen gemeinsame KI-Sache“ (de). 19-yanvar 2019-yilda asl nusxadan arxivlandi. Qaraldi: 17-yanvar 2019-yil.

Aloqa[tahrir | manbasini tahrirlash]