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ONNX Runtime 介绍
资料介绍
基本定义
ONNX Runtime（简称ORT）是由微软开发并开源的跨平台推理和训练加速器，针对**ONNX（Open Neural Network Exchange）**格式的机器学习模型进行了性能优化，支持多种硬件和操作系统，能够帮助开发者高效部署预训练的AI模型。
核心功能
1. 模型推理加速
针对不同硬件架构做了底层优化，包括算子融合、内存复用、常量折叠等技术，能够显著提升模型推理速度，降低推理延迟。
2. 支持训练优化
除推理外，ONNX Runtime还支持ONNX模型的训练加速，能够兼容主流深度学习框架的训练流程，降低训练耗时。
3. 跨平台兼容
支持Windows、Linux、macOS、Android、iOS等多种操作系统，同时适配CPU、GPU（NVIDIA CUDA、AMD ROCm）、NPU、TensorRT、OpenVINO等多种硬件执行提供器。
4. 框架无关性
兼容PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn等几乎所有主流深度学习框架导出的ONNX模型，不需要修改模型源码就可以直接部署。
关键优势
1. 高性能：相比原生框架推理，多数场景下推理速度提升2-10倍，针对大语言模型也有专门的优化策略，支持模型量化、稀疏化等压缩技术的部署。
2. 易用性：提供Python、C++、C#、Java、JavaScript等多种编程语言的API，开发者只需要几行代码就可以完成模型加载与推理。
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| ONNX_Runtime_介绍.docx | 13K |
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