マイクロソフト、WebAssemblyとWebGLで推論エンジンを実装した「ONNX Runtime Web」（ORT Web）をオープンソースで公開
マイクロソフト、WebAssemblyとWebGLで推論エンジンを実装した「ONNX Runtime Web」（ORT Web）をオープンソースで公開 マイクロソフトは、WebAssemblyとWebGLで機械学習の推論エンジンを実装した「ONNX Runtime Web」（ORT Web）をオープンソースで公開しました。 INTRODUCING: #ONNXRuntime Web (ORT Web), a new feature in ONNX Runtime to enable JavaScript developers to run and deploy machine learning models in browsers https://t.co/Ey3tsNlkEe pic.twitter.com/9uGyK8Pra0 — onnxruntime (@onnxruntime)
WebAssemblyとWebGPUを用い、Webブラウザ上でStable Diffusion Turbo全体を高速実行可能な推論エンジン「ONNX Runtime Web 1.17」マイクロソフトから登場
WebAssemblyとWebGPUを用い、Webブラウザ上でStable Diffusion Turbo全体を高速実行可能な推論エンジン「ONNX Runtime Web 1.17」マイクロソフトから登場 ONNX Runtime WebがWebGPUに対応。Webブラウザ上でさらに高速な推論処理が可能になった。Stable Diffusion Turbo全体をWebブラウザ上で高速に実行可能で、RTX4090を用いた場合1秒以内で結果が出力される。 ONNX Runtime Webの基になっている「ONNX Runtime」はクロスプラットフォーム対応の推論エンジンです。TensorFlow、PyTorch、SciKit Learnなどをはじめとするさまざまな機械学習のモデルに対応し、これらで生成されたモデルによる推論処理をプラットフォームに依存せず実行するランタイムの役割を果たします
ONNXモデルのチューニングテクニック (基礎編)
基礎編 / 応用編１ / 応用編２ サイバーエージェント AI Lab の Conversational Agent Teamに所属している兵頭です。今回は私が半年ほど蓄積したONNXのチューニングテクニックを全てブログに残したいと思います。皆さんが既にご存知であろう基本的なことから、かなりトリッキーなチューニングまで幅広くご紹介したいと思います。長文になりますがご容赦願います。 このブログのメインターゲット層は「リサーチャーが実装したモデルを実環境へデプロイするタスクを有する方々」です。一部リサーチャーの方々の参考になる情報が混じっていることもあるかもしれませんが、あまり興味を引かない内容だとは思います。リサーチャーメインの組織に属しながらリサーチエンジニアの立ち位置で身を投じていますので、研究の観点の少し手前あるいは少しその先の部分を担っている立場からこのブログを記載しているものとご認
XboxでStable Diffusionを動作させる猛者が登場、ONNX利用でPythonへの依存をゼロにしてNVIDIAのCUDA・AMDのROCm・AppleのCoreML・QualcommのQNN・MicrosoftのDirectMLでも動いてWindows・Linux・macOS・Android・iOS・WebAssemblyなど全てOK、ほぼあらゆるアプリケーションへの統合が可能に
Stable Diffusionは文字や画像を元に新たな画像を生成してくれるAIですが、実行環境としてPythonが必要とされてきました。そんな中、ONNXモデルおよびONNX Runtimeの活用とC++での実装でPythonへの依存をなくし、Xbox上で動作させることに成功した猛者が登場しました。 Stable Diffusion running on Xbox Series X and S for the first time - YouTube 左端の大きなアイコンが今回作成された「Unpaint」というアプリ。記事作成時点ではストアには存在せず、インストールするにはユーザーが自分でパッケージに署名する作業が必要になります。Xbox Series XおよびXbox Series Sのどちらでも動作可能とのこと。左の大きな画面にXbox Series Xの出力が表示されています。 起
AI分野で競合するMicrosoftとFacebookが、開発フレームワーク間のスイッチングを可能にするためのオープンソースプロジェクト「Open Neural Network Exchange（ONNX）」でタッグを組んだ。Facebookの「Caffe2」と「PyTorch」、Microsoftの「Cognitive Toolkit（CNTK）」が対応する。 米Microsoftと米Facebookは9月7日（現地時間）、AI（人工知能）開発者がフレームワーク間のスイッチを簡単にできるようにするオープンソースプロジェクト「Open Neural Network Exchange（ONNX）」を公開したと発表した。GitHubで公開されてる。 ONNXは、あるAIフレームワークで構築した学習モデルを異なる機械学習システムに簡単に切り替えることを目的としており、Facebookの「Caff
ニューラルネットの共通フォーマット対決！ NNEF vs ONNX - Fixstars Tech Blog /proc/cpuinfo
このブログは、株式会社フィックスターズのエンジニアが、あらゆるテーマについて自由に書いているブログです。 遠藤です。 ニューラルネット界隈では、Caffe、TensorFlow、Chainer をはじめ、数々のフレームワークが群雄割拠の様相を呈しております。弊社でも、プロジェクトに応じて適宜フレームワークを使い分け、日々の業務にあたっております。 多数のフレームワークを扱っていると「あっちのフレームワークで学習したモデルを、こっちのフレームワークで使いたい！」といった、フレームワーク間をまたいでモデルを共有したいというニーズが出てきます。そのために、フレームワーク間で共通して使える交換フォーマットが開発されるようになりました。 そこで、今回はニューラルネットの共通フォーマットとして NNEF と ONNX の2つをご紹介したいと思います。 NNEF とは？ 概要 NNEF – Neural
この記事はBASE Advent Calendar 2019の15日目の記事です。 devblog.thebase.in DataStrategyの齋藤(@pigooosuke)が担当します。 ONNXの概要 Open Neural Network Exchange(ONNX)とは、機械学習モデルを表現するフォーマット形式のことです。ONNXを活用すると、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、学習済みモデルの管理/運用が楽になります。今回の記事では、よく利用されているLightGBMモデルからONNXへの出力方法の確認と、ONNXの推論を行う実行エンジンであるONNX Runtime上での推論速度の改善がどれほどなのかを検証していきたいと思います。 https://onnx.ai
PyTorchのモデルを別形式に変換する方法いろいろ（TorchScript, ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO, Tensorflow, TFLite） - Qiita
PyTorchのモデルを別形式に変換する方法いろいろ（TorchScript, ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO, Tensorflow, TFLite）機械学習DeepLearningPyTorchONNXTensorRT はじめに 本記事ではtorchvisionのresnet50を題材にPyTorchのモデルを様々な形式に変換する方法を紹介します。たくさんの種類を紹介する都合上、それぞれの細かい詰まりどころなどには触れずに基本的な流れについて記載します。また、変換後のモデルが正常に動作するかなどの確認も行いません。紹介する変換は以下の7パターンです。まさに7変化ですね！ TorchScript ONNX TensorRT CoreML OpenVINO Tensorflow TFLite 基本環境 Ubuntu 18.04.3 PyTorch1.6
Open Neural Network Exchange The open standard for machine learning interoperability Get Started ONNX is an open format built to represent machine learning models. ONNX defines a common set of operators - the building blocks of machine learning and deep learning models - and a common file format to enable AI developers to use models with a variety of frameworks, tools, runtimes, and compilers. LEA
WhisperのモデルをONNXに変換する方法について記述する。 Whisperのモデル WhisperのモデルはPyTorchを使ってPythonで実装されている。 そのため、実行にはPyTorchをインストールしたPython環境が必要になる。 環境構築なしでスタンドアロンで利用できると用途が広がる。 また、アプリへの組み込みも行いやすくなる。 ONNXモデル ONNXは、ニューラルネットワークの標準ファイルフォーマットである。 モデルをONNXにすると、ONNX Runtimeなどの推論用のライブラリを使って推論できる。 推論用のライブラリは、組み込みで使うことを意図しているので、スタンドアロンのアプリに組み込むことができる。 ONNXへの変換 WhisperのモデルからONNXへの変換は、pytorch.onnxを使って行う。 ただし、Whisperは、デコーダのループ処理で、前の
PyTorch, ONNX, Caffe, OpenVINO (NCHW) のモデルをTensorflow / TensorflowLite (NHWC) へお手軽に変換する - Qiita
PyTorch, ONNX, Caffe, OpenVINO (NCHW) のモデルをTensorflow / TensorflowLite (NHWC) へお手軽に変換するDeepLearningCaffeTensorFlowPyTorchONNX 日本語 English 1. はじめに いつも左中間を狙うようなプチニッチなふざけた記事ばかりを量産しています。 この記事の手順を実施すると、 最終的に PyTorch製 高精度Semantic Segmentation の U^2-Net を TensorFlow Lite へ変換することができます。 下図のような感じです。 TensorFlow めちゃくちゃ扱いにくいです。 日々公開される最新のとても面白いモデルは軒並みPyTorch実装ですし、なんでTensorFlowで実装してくれないんだ！！ と、常日頃思っています。 論文のベンチマ
異なるディープラーニングフレームワーク間でモデルの相互運用を図る「ONNX（Open Neural Network Exchange Format） 」プロジェクトですが、この度ブラウザ、JavaScriptで動かせるONNX.jsが誕生しました。 ONNX（Open Neural Network Exchange Format） とは？これまでは、各フレームワークで使われるAIが学習したデータ形式（学習済みモデル）が異なるため、同じAIを使いまわしたい場合もフレームワークごとにデータを変換する必要がありました。それを解決しようというのがONNXプロジェクト。 ONNXプロジェクトは、MicrosoftとFacebookによる共同プロジェクトとして発足。その後日本のPreferrd Networksのフレームワーク「Chainer」もジョインするなど、注目を集めました。
機械学習を実際のプロダクションで使う時に大切な概念として serving というものがあります。以下、このservingの概要にさらっと触れ、つい最近しれっとリリースされたMS社製のOSS、ONNX Runtimeでのservingについてまとめたいと思います。 Servingとは？ 機械学習の実応用において、推論（inference）をコスパ良く行うことは、モデルの精度を高めることと同様に重要です。というのも、オフラインで実行するのならともかく、現在稼働しているWebサービスなどのシステム上でオンラインで実行する時は、モデルからのレスポンスの速さやその運用コストがサービスのボトルネックになることが多いからです。 学習済みのモデルをサービスとしてデプロイしてオンラインの推論APIを提供することを広くservingと呼びます。servingと対になるのはオフライン実行ですね。例えばデータの塊
R&D チームの奥村（@izariuo440）です。相変わらず深層学習モデルの推論に取り組んでいます。深層学習モデルの推論器として二年前に ONNX Runtime を軽くレビューしましたが、当時と比較するとかなり進歩しており、ONNX Runtime だけでなく ONNX 自体や関連ソフトウェアも成熟が進んでいるので、備忘録として私がお世話になっているものをかいつまんで紹介します。 OPTiM TECH BLOG Advent Calendar 2020 12/18 の記事です。 ONNX や ONNX Runtime は二年前の記事で少し解説しています。必要に応じてご参照ください。 tech-blog.optim.co.jp ONNX チュートリアル ONNX Model Zoo オプティマイザ その他 ONNX 関連のソフトウェア ONNX Runtime onnx-tensorrt
AWS、MicrosoftやFacebookなどが推すAIフォーマット「ONNX」をサポート：ディープラーニングモデルのオープンフォーマットのエコシステムが拡大 ディープラーニングモデルのオープンフォーマット「ONNX」をサポートする、MicrosoftやFacebookなどの企業グループにAmazon Web Services（AWS）が加わった。 MicrosoftとFacebookは2017年11月16日（米国時間）、ディープラーニングモデルのオープンフォーマット「ONNX（Open Neural Network Exchange）」を、Amazon Web Services（AWS）がサポートしたことを明らかにした。 ONNXは、MicrosoftとFacebookによって共同で開発され、2017年9月に発表されたもの（参考）。異なるディープラーニングフレームワーク間で人工知能（A
Onnx Runtimeをネイティブプラグインとして、Unity上で動かす実験とサンプルを公開しています。 github.com 開発の動機 4年前に、TensorFlow LiteをUnityで動かす実験を初めて、 はじめは全くの趣味で始めたものが、今では海外からいただく相談の半分以上が機械学習関連になっています。 四年前に始めた実験↓ asus4.hatenablog.com ところが、実際にシェアを見ると、研究関連ではPytorchのシェアが圧倒的。Unityの公式推論ライブラリBarracudaやTensorFlow Liteで動かすために一旦Onnxに変換するなどの事例なども増え始め、速度的にはTFLiteは非常に満足していますが、サクッとモデルを試してみたいという時に、変換するのが億劫になってきていました。公式ツールで変換しようにもOnnxやPytorchのNCHWからTFLi
AWS、Facebook、Microsoftの3社、AIモデルのオープンフォーマット「ONNX」を正式リリース
Amazon Web Services（AWS）、Facebook、Microsoftの3社は2017年12月6日（米国時間）、「Open Neural Network Exchange（ONNX）」がバージョン1.0となり、本番環境で利用できるようになったと発表した。 ONNXは、「Apache MXNet」「Caffe2」「Microsoft Cognitive Toolkit」「PyTorch」といったディープラーニングフレームワーク間の相互運用性を実現するディープラーニングモデルのオープン標準フォーマット。ONNX 1.0は、異なるフレームワーク間でのディープラーニングモデルの移行を可能にすることで、これらのモデルを本番環境で利用しやすくする。例えば、開発者はPyTorchを使ってコンピュータビジョンモデルを作成し、Microsoft Cognitive ToolkitやApach
概要 Unityが発表したAIツール群。その中にあるSeintsは、Barracudaをリプレイスすることを目標に作られているもののようです。現在はまだβプログラムで、全員が利用できるわけではありませんが、運良く参加できたので早速試してみました。 が、今回の内容はほぼBarracudaでも同じような内容になります。ONNXモデルを利用したフローを自分が理解したかったのでちょっとやってみた、という内容の記事ですｗ 今回は利用方法というより、全体の構造を把握、理解することを目的としています。Barracudaでもそうでしたが、SentisでもONNX（Open Neural Network Exchange）を利用してAIを構築します。 そこでONNXを自作し、それをSentis上で扱うまでを解説しながら使い方や使うイメージを掴んでもらえればと思います。 PyTorchでモデルを作成する ON
MicrosoftとFacebook、AIモデルの相互運用性を実現する共同プロジェクト「ONNX」を発表
MicrosoftとFacebookは2017年9月7日（米国時間）、異なるディープラーニングフレームワーク間でAI（Artificial Intelligence：人工知能）モデルの相互運用性を実現する共同プロジェクト「ONNX（Open Neural Network Exchange）」を発表した。 ONNXは、Microsoftのディープラーニングツールキット「Cognitive Toolkit（旧称CNTK）」をはじめ、オープンソースのディープラーニングフレームワークである「Caffe2」「PyTorch」などをサポートする。 ディープラーニングフレームワークは、ニューラルネットワークを表現する計算グラフの作成、実行を容易にするインタフェースを開発者に提供する。それぞれのフレームワークはその点で機能的には似ている。しかし、それぞれ固有のフォーマットでこうしたグラフを表現することから
Microsoft の #ONNX Runtime を速攻レビュー - OPTiM TECH BLOG
はじめに オプティムの奥村です。Microsoft が 2018/12/04 に ONNX Runtime を MIT ライセンスでオープンソースとして公開しました。 azure.microsoft.com ONNX Runtime は 2018/10/16 に Preview として公開されて気になっていましたが、コードが公開されたのでざっと目を通してみて、ONNX Model Zoo に登録されている物体検出モデルの Tiny YOLOv2 を動かしてみました。 ONNX Runtime を大雑把にいうと以下のようになると思います。 Menoh、 onnx-tensorrt のような ONNX の推論エンジンのひとつ CUDA・MKL-DNN の計算支援を受けた高速な推論が可能で、nGraph や TensorRT に対応予定 Linux/Mac/Windows で動作 CPU は A
GitHub - onnx/onnx: Open standard for machine learning interoperability
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Windowsの次期アップデートで「ONNX」ベースのAIモデルがネイティブに実行可能に：1億台のWindowsデバイスがONNXエコシステムに加わる Microsoftは、Windowsの次期メジャーアップデートで、ディープラーニングモデルのオープン標準フォーマット「ONNX」に基づくAIモデルが、「ハードウェアアクセラレーションを使用してネイティブに実行可能になる」と明らかにした。 Microsoftは2018年3月7日（米国時間）、Windowsの次期メジャーアップデートで、ディープラーニングモデルのオープン標準フォーマット「Open Neural Network Exchange（ONNX）」に基づく人工知能（AI）モデルが「ハードウェアアクセラレーションを使ってネイティブに実行可能になる」と発表した。 ONNXとは ONNXは、「Apache MXNet」「Caffe2」「Mic
GitHub - microsoft/onnxruntime: ONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training accelerator
ONNX Runtime is a cross-platform inference and training machine-learning accelerator. ONNX Runtime inference can enable faster customer experiences and lower costs, supporting models from deep learning frameworks such as PyTorch and TensorFlow/Keras as well as classical machine learning libraries such as scikit-learn, LightGBM, XGBoost, etc. ONNX Runtime is compatible with different hardware, driv
GitHub - deeplearning4j/deeplearning4j: Suite of tools for deploying and training deep learning models using the JVM. Highlights include model import for keras, tensorflow, and onnx/pytorch, a modular and tiny c++ library for running math code and a java
Suite of tools for deploying and training deep learning models using the JVM. Highlights include model import for keras, tensorflow, and onnx/pytorch, a modular and tiny c++ library for running math code and a java based math library on top of the core c++ library. Also includes samediff: a pytorch/tensorflow like library for running deep learni…
この度、RubyでCPUによるDeep Neural Networkの推論を可能にするExtension: menoh-ruby を開発・公開しました。 正確には、ONNXフォーマットで出力されたDNNモデルパラメータを用いて推論を行うC++ベースのライブラリmenoh(初出Instant(解説記事))のRubyラッパーを開発しています。 機能概要 C++ベースのMenohの性能をほぼそのまま活用できる 任意の層のノード値へのアクセスが可能 MKL-DNNベースの高速推論 バッチサイズ指定により複数画像に対する同時推論が可能 入出力をRubyのデータ型に適切にバインドしている 1バッチあたりの入力はRMagickのImageオブジェクトの配列 推論結果をHash/Array形式で取得可能 Rubyコードの実装例 本家のC++による実装例と同等の処理を、このように書けます。 兎にも角にも実装
【備忘録】PyTorchのモデルをonnx形式を経由してOpenVINO用に変換する | DevelopersIO
せーのでございます。 コンピュータビジョンを使う際にIntelのOpenVINOというツールキットは足回りを整備してくれていて、非常に使いやすく生産性のあがるものです。システムをIntel系のチップが載ったマシンで動かす場合は必須といっても良いでしょう。 このOpenVINOを使って自作のモデルを動かしたい時にはOpenVINO用の形式にモデルを最適化（optimize）します。 TensorFlowやCaffeなどのフレームワークは直接OpenVINOのオプティマイザーに突っ込んであげれば変換されるのですが、 ChainerやPyTorchで作ったモデルは一旦ONNXと呼ばれるフレームワーク共通のフォーマットに変換してあげて、それをOpenVINOに取り込むことになります。 今回は備忘録の意味も含めましてその手順をご紹介いたします。 今回は画像を骨格検知するために学習したモデルをOpen
2017年に入って行われたMicrosoft Researchのプレゼンテーションによれば、データサイエンティストは作業時間の80％をデータの抽出とクリーニングに費やしているという。この作業は「データラングリング」とも呼ばれる。Microsoftはこの状況を改善したいと考えている。 それが「Project Pendleton」だ。 筆者は1年前、情報提供者の1人から、Microsoftが「Pendleton」というコードネームで、機械学習関連の新しいツールに取り組んでいるという話を耳にした。しかし、このツールについて記事にできるだけの情報は、The Walking Cat氏（Twitterアカウント：@h0x0d on Twitter）が情報や資料を明るみに出すまで手に入れることができずにいた。 The Walking Cat氏が提供したPendletonの資料の導入部分で、Microso
GitHub - onnx/models: A collection of pre-trained, state-of-the-art models in the ONNX format
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ONNX-Chainer紹介 - Qiita
ONNXとは ONNXは、Open Neural Network Exchangeの略で、Deep Learningモデルを表現するためのフォーマットです。Chainer, MXNet, Caffe2などいろいろなフレームワークがありますが、各フレームワークがこのONNXというフォーマットでのモデルの保存・読み込みに対応することで、同じモデルを異なるフレームワーク間で受け渡し合うことができるようになります。 ONNXでは、Protocol Bufferというシリアライズフォーマットを使って、ニューラルネットワークでよく使われる様々なオペレータが定義されています。ONNX形式での出力が可能なオペレータの種類は、こちらに一覧されています：Operator Schemas。これとは別に、各フレームワークがどのようなオペレータの入出力に対応しているかがモデルを受け渡す際には重要になります。例えば、
Chainerで学習したモデルをONNX-ChainerとNNVM/TVMを使ってAndroidへデプロイする - Qiita
tkatoです。エッジデバイスでのDeepLearningに興味があります。 近年DeepLearningで学習したモデルをスマートフォンなどのエッジデバイスで動作させる需要が高まっています。 そこで今回は、Chainerの学習済みモデルをAndroidスマートフォンで動かして行きたいと思います。 具体的には、上図のようにChainerのモデルをONNX-ChainerでONNXフォーマットに変換し、NNVM/TVMを使ってAndroidへデプロイします。 結論から言うと、Chainerの学習済みYOLOv2(tiny)をSnapdragon搭載のAndroidスマートフォンのCPU/GPUで動作させることができました。 また、ChainerをONNXフォーマットに変換してNNVM/TVMを使うことで、「Chainerでモデルをつくる → Androidでの動作確認」が全てPythonから
Add AGPL-3.0 License (#3) · ultralytics/onnx2tf@1987dc1
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最近何かと耳にするようになってきた「ONNX」。 Webの記事とかで見るんだけど「DeepLearningとかで使われてるアレでしょ？」「そもそもどう読むか分からない」という人のためにONNXがどういったものなのか、Windows Machine Learningとどう関係してくるのかを3分で分かるくらいの分量でまとめようと思います。 さくっと結論から見たい方はこちらから つまりWindows10上でWindowsMLを使って機械学習するにはどうすればいいの？ 想定読者 DeepLearning界隈の動向を追っているような方々は対象にしていません。 もともとこの記事を書こうと思ったきっかけが、Hololens界隈でWindows Machine Learningが話題になっているけどONNXに関する情報が少ないなーと思ったことです。 なので、日頃からDeepLearningに触れているわけ
GitHub - PINTO0309/PINTO_model_zoo: A repository for storing models that have been inter-converted between various frameworks. Supported frameworks are TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenVINO, TFJS, TFTRT, TensorFlowLite (Float32/16/INT8), EdgeTPU, CoreML.
Made with contrib.rocks. A repository for storing models that have been inter-converted between various frameworks. Supported frameworks are TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenVINO, TFJS, TFTRT, TensorFlowLite (Float32/16/INT8), EdgeTPU, CoreML. TensorFlow Lite, OpenVINO, CoreML, TensorFlow.js, TF-TRT, MediaPipe, ONNX [.tflite, .h5, .pb, saved_model, tfjs, tftrt, mlmodel, .xml/.bin, .onnx] I have been
Huggingface transformersモデルのONNX runtimeによる推論の高速化 - Retrieva TECH BLOG
Chief Research Officerの西鳥羽 (Jiro Nishitoba (@jnishi) | Twitter) です。 今回はHugging Face TransformersのモデルのONNX runtimeで実行を試してみました。それにより特にCUDAでの実行では2.4倍近い高速化が行えました。 Hugging Face TransformersのモデルのONNX形式への変換方法から、ONNX runtimeでの実行も含めて紹介したいと思います。 ONNXとは ONNX形式への変換 ONNX形式に変換したモデルを用いて推論する ONNX形式のモデルからGPUでの推論 実験 まとめ ONNXとは ONNX とは、機械学習のモデルを表現するOpenなフォーマットです。機械学習を実現するフレームワークは数多くありますが、ONNX形式での出力をサポートしてるものも多数存在 *1
CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
C++でCPUのみでonnx-chainerで出力したONNX形式のDNNモデルの推論（Inference）をするライブラリ「Instant」を作った 背景 DNNを用いた一般的な機械学習の手法は学習フェーズと推論フェーズに分かれます．学習フェーズでは対象のデータを元にモデルのパラメータを調整し，推論フェーズでは学習フェーズで得られたモデルを実際の使用したい環境に組み込んで，実際に未知のデータを入力として結果を得ます．学習フェーズと推論フェーズの両方で用いることができるDNNライブラリは数多くあります（Chainer, Tensorflow, PyTorch, CNTK, Caffe2など）． しかし，そのほとんどどれもPythonの使用を前提としているため，実際の推論フェーズの環境でPythonを使えない，もしくは使いたくないという場面は，そういったライブラリを直接使うことができません．
【Hummingbird, ONNX Runtime】sklearnで学習した機械学習モデルの推論処理を高速化する｜はやぶさの技術ノート
機械学習モデルの高速化については、実に様々なテクニックが存在し、高度な専門スキルを保有していないと実践できないケースもあります。 本記事の内容は sklearnで学習・推論を実践した人を対象としますが、それ以上のスキルは求めません。 sklearnの機械学習モデルを手軽に高速化する方法について紹介しますので、興味のある人は続きをどうぞ。 sklearnによる機械学習モデルの学習 今回は機械学習チュートリアルでお馴染みのirisデータセットを使い、ランダムフォレストによる分類モデルを生成します。 Import まずはimportから
米Facebookらが共同で立ち上げたAIフレームワークの互換性のためのプロジェクト「Open Neural Network Exchange（ONNX）」が12月9日、成果物となる人工知能モデル向けのフォーマット「ONNX 1.0」を発表した。 Open Neural Network Exchange（ONNX）はFacebook、Amazon Web Services、Microsoftらが共同で立ち上げたAIモデル向けのオープンソースのフォーマット。フレームワークの相互運用性を目指すもので、拡張性のあるコンピューティングのグラフモデルを定義する。これに加えて、ビルトインの演算子や標準的なデータタイプの定義なども含んでいる。これによって、あるフレームワークでトレーニングしたモデルを別のフレームワークで推論に用いるなどのことが可能となり、AI開発者はこれを利用して、プロジェクトの進化に合
GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
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日本マイクロソフト 執行役員 最高技術責任者（CTO）の榊原彰氏は、2018年1月18日開催のプレスラウンドテーブルの場で、マイクロソフトとPreferred Networks（PFN）の戦略協業の進展について説明した。 マイクロソフトとPFNは2017年5月に、Microsoft AzureとPFNの深層学習フレームワーク「Chainer」との親和性を高めるための技術協力、2社共同で深層学習分野の人材育成を行うことなどを柱とした戦略協業を発表していた。 その後、具体的な取り組みとして、（1）Chainerを搭載したデータサイエンス仮想マシン（DSVM、深層学習ツールを構築済みのAzure仮想マシンイメージ）の提供、（2）Azure上のGPU搭載仮想マシンとInfiniBandの環境に「ChainerMN」をセットアップ済みの仮想マシン「ChainerMN on Azure」の提供、（3）
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MicrosoftとFacebook、AI開発者向けオープンソースプロジェクト「ONNX」
ONNXを使って推論速度を高速にしてみる - BASEプロダクトチームブログ
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WhisperのモデルをONNXにする - TadaoYamaokaの開発日記
ONNXがブラウザで動かせる「ONNX.js」誕生。Web×深層学習が一気に加速する | Ledge.ai
機械学習モデルのServingとONNX Runtime Serverについて - Qiita
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AWS、MicrosoftやFacebookなどが推すAIフォーマット「ONNX」をサポート
Onnx RuntimeをUnityで動かす - Asus4 onD
Unity Sentis入門 - PyTorchからONNXを自作して使うまで
Windowsの次期アップデートで「ONNX」ベースのAIモデルがネイティブに実行可能に
RubyでONNXフォーマットのDNNの推論を可能にするExtensionを開発 - Qiita
MSがデータラングリングツール開発中？--AI開発者向けにFacebookと「ONNX」発表も
3分で分かる！ONNXフォーマットとWindows Machine Learning！ - Qiita
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C++でCPUのみでonnx-chainerで出力したONNX形式のDNNモデルの推論（Inference）をするライブラリ「Instant」を作った - Qiita
AIモデルの相互運用性プロジェクト「ONNX 1.0」 | OSDN Magazine
MSと協業拡大、PFNが深層学習モデル相互運用プロジェクト「ONNX」参加