Некоторые преимущества экспорта модели PyTorch в формат ONNX:

• Интероперабельность. 1 ONNX позволяет обмениваться моделями между различными фреймворками, такими как PyTorch, TensorFlow, Caffe2, MXNet и другими. 14 Это упрощает процесс разработки и развёртывания моделей. 1
• Оптимизация. 1 Технология предоставляет оптимизированные операции и графы вычислений, что позволяет улучшить производительность моделей и снизить затраты на вычисления. 1
• Стандартизация. 1 ONNX предлагает единый формат для сериализации и хранения моделей машинного обучения. 1 Это упрощает обмен моделями между разработчиками и организациями. 1
• Гибкость. 2 ONNX поддерживает различные среды развёртывания, позволяя использовать одну и ту же модель на разных платформах без модификации. 2
• Версионирование и обратная совместимость. 2 ONNX поддерживает систему версионирования для своих операторов. 2 Это гарантирует, что даже по мере развития стандарта модели, созданные в старых версиях, останутся пригодными для использования. 2
• Инструменты и экосистема. 12 Вокруг ONNX существует богатая экосистема инструментов, которые помогают в преобразовании, визуализации и оптимизации моделей. 2