ONNX
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
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.
Yana qarang tahrir
Manbalar tahrir
- ↑ Braddock Gaskill. „ONNX: the Open Neural Network Exchange Format“ (en). Linux Journal (2018-yil 25-aprel). 2019-yil 19-yanvarda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2019-yil 17-yanvar.
- ↑ heise online. „Microsoft und Facebook machen gemeinsame KI-Sache“ (de). 2019-yil 19-yanvarda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2019-yil 17-yanvar.