Intelligence Artificielle
ONNX (Open Neural Network Exchange) : rendre les modèles IA interopérables
Définition d’ONNX (Open Neural Network Exchange)
ONNX (Open Neural Network Exchange) est un format standardisé permettant d’exécuter des modèles IA sur différentes plateformes matérielles et logicielles, sans dépendre d’un framework spécifique.
Pourquoi ONNX est-il crucial ?
- Facilite la portabilité des modèles entre PyTorch, TensorFlow et d’autres frameworks.
- Permet d’exécuter des modèles sur plusieurs types de matériel (CPU, GPU, FPGA, TPU).
- Optimise l’inférence en utilisant les accélérateurs matériels appropriés.
Exemples concrets
🔹 Microsoft Azure AI utilise ONNX pour exécuter des modèles IA de manière optimisée.
🔹 Meta et NVIDIA ont contribué au développement d’ONNX pour améliorer la compatibilité IA.
Avantages et défis
| Avantages | Défis |
|---|---|
| 🚀 Exécution multi-plateforme | ❗ Compatibilité avec certains modèles encore limitée |
| 🔋 Optimisation pour l’inférence | ⚙️ Nécessite un processus de conversion des modèles |
| 📡 Indépendance par rapport aux frameworks | 🔄 Adoption encore en cours dans certaines entreprises |
L’avenir d’ONNX
✅ Adoption massive dans le cloud computing IA.
✅ Standardisation des modèles IA pour une interopérabilité accrue.
✅ Optimisation de l’inférence IA sur tous types de matériels.
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