大模型行研：人工智能框架的“世界语” - ONNX
ONNX（Open Neural Network Exchange）
是一个开源项目，旨在实现不同人工智能框架之间的模型互操作性，是开放的 AI 生态系统。它允许开发者在首选框架中训练模型，并在多种硬件和平台上高效部署。最初由微软和Facebook（现Meta）联合开发，并于2017年发布，现在有一个非常活跃的开源社区。
ONNX 是人工智能框架之间的“世界语”
人工智能框架是一类帮助开发、训练、微调、部署大模型的工具集，通常包括以下的组成部分：
- [预训练模型库] —— 例如BERT, GPT, ResNet等
- [自定义模型开发] —— 允许用户根据需求自定义大型模型
- [分布式训练] —— 支持多GPU和多节点训练大型模型
- [模型转换] —— 例如转换为ONNX格式以支持不同平台
- [硬件加速] —— 利用CUDA, cuDNN等进行GPU加速
虽然不同的框架作用相似，开发者可以根据自己的偏好选择，不同的框架就像是说不同语言的“人”，彼此并不能交流，是孤岛。从协作的角度看，应该允许一门“世界语”存在，让不同框架可以交流，并能从训练顺利接入不同的推理引擎中使用，降低使用“摩擦”，ONNX 应运而生。
训练到推理的摆渡人
简言之：不同框架可以开发同一个模型，比部署到不同的推理引擎上，自由切换
ONNX 具备以下关键能力：
- 模型互操作性：ONNX 允许开发者在他们偏好的框架中进行开发，而不必担心后续推理（inference）的影响。这意味着开发者可以自由选择框架进行模型训练，并能够将这些模型在不同的推理引擎中使用
- 跨框架支持：许多流行的深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、Caffe2等，都支持导出或导入ONNX格式的模型
- 硬件加速：ONNX 与多种硬件加速器兼容，包括NVIDIA GPU、Intel CPU等，可以利用这些硬件的优化来提高模型的推理速度
- 简化部署：通过统一的模型格式，ONNX 简化了将模型部署到不同平台和设备的过程，包括服务器、云环境、边缘设备等
- 优化和扩展性：ONNX 支持模型优化，例如层融合、精度校准等，以提高模型在特定硬件上的性能。同时，它的设计允许未来技术的扩展和集成
- 可视化和分析：ONNX 提供了工具来可视化模型结构和进行性能分析，帮助开发者理解和优化模型
- 安全性和验证：ONNX 模型可以进行验证，确保模型的完整性和安全性，这对于生产环境中的模型部署尤为重要
其他摆渡人
不同的人工智能框架也会提供类似的模型转换和部署的工具，如百度的PaddlePaddle、苹果的Core ML等。这里主要对比一下封闭生态的NVIDIA TensorRT。
| 特性 | NVIDIA TensorRT | ONNX |
|---|---|---|
| 目标和用途 | 专为NVIDIA GPU优化深度学习推理（即模型部署阶段）而设计。TensorRT 专注于提高模型在NVIDIA硬件上运行时的性能和效率 | 旨在实现不同深度学习框架之间的模型互操作性。ONNX 提供了一个开放的模型格式标准，使得模型可以在不同的框架和平台上运行 |
| 优化级别 | 进行深度优化，包括层融合、精度校准、内核自动调优等，以实现在NVIDIA GPU上的最佳性能 | 不直接进行硬件级别的优化，而是作为一个中间表示，可以被不同的运行时和框架进一步优化 |
| 硬件支持 | 主要针对NVIDIA的GPU和深度学习加速器（如NVIDIA Tesla和Jetson系列） | 设计为跨平台，支持多种硬件加速器，不仅限于NVIDIA GPU |
| 框架兼容性 | 虽然主要与NVIDIA硬件配合使用，但也支持从其他框架（如TensorFlow和PyTorch）转换模型 | 支持广泛的框架，包括但不限于Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit, PyTorch, MXNet等 |
| 开发和维护 | 由NVIDIA开发和维护，是NVIDIA深度学习软件栈的一部分 | 由微软和Facebook（现Meta）联合发起，是一个开放的社区项目，由Linux Foundation AI（LF AI）支持 |
| 使用场景 | 适合需要在NVIDIA GPU上进行高效推理的场景，特别是在自动驾驶、机器人、医疗成像等领域 | 适合需要跨框架和平台部署模型的场景，便于研究人员和开发者在不同环境中共享和使用模型 |
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