ONNX

Mova um modelo entre frameworks e tempos de execução
Frameworks de ML & MLOpsIntercâmbio de modelosApache-2.0Executa localmentePythonIntermediário
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O que é o ONNX?

ONNX é o formato comum que permite que um modelo treinado no PyTorch seja executado em um runtime C++, em dispositivos móveis ou em um acelerador de borda.

Por que as pessoas escolhem ONNX

ONNX em um relance

CategoriaFrameworks de ML & MLOps
TipoIntercâmbio de modelos
LicençaApache-2.0
Executa localmenteSim
Construído comPython
Nível de habilidadeIntermediário
Melhor paraimplantando um modelo em um lugar onde seu framework de treinamento não pode ir

Alternativas de código aberto ao ONNX

Outros frameworks de ml de código aberto & ferramentas de mlops que valem a pena comparar:

DagsterOrquestração que pensa em ativos de dados, não em tarefasTensorFlowO framework de deep learning do Google, construído para produçãoPyTorchO framework em que quase todos os modelos de IA modernos são escritosOpenCVA biblioteca de visão computacional sobre a qual tudo mais é construídoscikit-learnAprendizado de máquina clássico, feito corretamenteApache AirflowAgende e monitore pipelines de dadosRayEscale Python de um laptop para um clusterJAXNumPy com autodiff, JIT e TPUsXGBoostAinda é o melhor em dados tabularesLabel StudioRotule qualquer coisa — texto, imagens, áudio, vídeoMLflowAcompanhe experimentos e envie modelos sem a planilhaLightGBMAumento de gradiente que treina rapidamente em grandes tabelasCVATAnotação séria para visão computacionalDVCGit para conjuntos de dados e modelosOptunaEncontre os hiperparâmetros certos sem adivinhação

ONNX em comparação

ONNX vs DagsterONNX vs TensorFlowONNX vs PyTorchONNX vs OpenCVONNX vs scikit-learnONNX vs Apache AirflowONNX vs RayONNX vs JAXONNX vs XGBoostONNX vs Label StudioONNX vs MLflowONNX vs LightGBMONNX vs CVATONNX vs DVCONNX vs Optuna

FAQ

O ONNX é gratuito?

O ONNX é gratuito e de código aberto (licença Apache-2.0), então você pode usá-lo, hospedá-lo e modificá-lo sem custo.

Posso executar o ONNX localmente?

Sim. O ONNX é projetado para ser executado em sua própria máquina ou servidor, mantendo seus dados privados.

Qual é a melhor alternativa ao ONNX?

Alternativas populares de código aberto incluem Dagster, TensorFlow, PyTorch. Veja as comparações acima para escolher.

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