こんにちは。

今回はONNXについて紹介いたします。

ONNXは機械学習モデルを異なる機械学習フレームワーク間で共有および実行するためのオープン標準の形式です。Open Neural Network Exchangeの略で、MicrosoftがFacebookやAWSで共同開発されたオープンソースプロジェクトです。

Azure Machine LearningはONNXをサポートしており、機械学習モデルのトレーニングからデプロイメント
管理までの一連のプロセスにおいてONNXを利用できる環境が提供されています。
これにより、Microsoft Azureのクラウドプラットフォーム上で機械学習プロジェクトを簡素化し、効率化することが可能となっています。

ONNXの利点を以下に記載いたします。

・推論速度の高速化
ONNX Runtimeを使うと、機械学習モデルの推論を最適化し、高スケールのサービスで使用できます。

・フレームワーク間の互換性
ONNX形式に変換すると、PyTorch、TensorFlow、Scikit-learnなどの各種フレームワークで学習したモデルを別のフレームワークで読み込めるようになります。

・バージョンアップの安定性
ONNX形式はオープンな標準であるため、フレームワークのバージョンアップに伴う互角性の問題を回避できます。

ONNXは、機械学習モデルの開発とデプロイメントにおいて、柔軟性と移植性を向上させるための重要なツールとなっています。

以上となります。

出典

https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows/ai/windows-ml/get-onnx-model