Bring your ONNX models on MCUs with http://cainvas.ai-tech.systems/cAInvas boasts support for ML models derived from all popular platform like TensorFlow, k...
00:30:00 このセクションでは、スピーカーは ONNX ランタイムを使用する利点、過去に ONNX を使用したさまざまな Microsoft チーム、およびそれによってプロセスがどのように改善されるかについて説明します。彼はまた、Windows デバイスに展開する場合に Windows ML を使用することについても説明しています。Windows ML は、win32 および WinRT アプリケーションの Windows ファミリ デバイス全体で利用でき、API を使用して ONNX ランタイムに接続します。次にスピーカーは、リアルタイムで高度に制御された機械学習 API を作成するのに理想的で、ゲームに最適な Direct ML について説明します。彼はまた、ブラウザーまたは nodejs で ONNX モデルを実行するための ONNX JS と、オペレーティング システム全体または Linux Mac を持たないデバイスの使用を開始できるようにする組み込み学習ライブラリについても強調しています。
Have you ever wanted to make your apps “smarter”? This session will cover what every ML/AI developer should know about Open Neural Network Exchange (ONNX) . ...
Ron Lyle DagdagLead Software Engineer @ SpaceeHave you ever wanted to make your apps “smarter”? This session will cover what every ML/AI developer should kno...
The world of machine learning frameworks is complex. What if we can use the lightest framework for inferencing on edge devices? That’s the idea behind ONNX f...
Microsoft AI フレームワーク チームのプロダクト マネージャーである Emma は、ONNX ランタイム Web を紹介します。ONNX ランタイム Web は、JavaScript 開発者が、CPU 用の Web アセンブリと GPU 用の WebGL を含む 2 つのバックエンドを使用して、ブラウザーで機械学習モデルを実行および展開できるようにする ONNX ランタイムの新機能です。 Web アセンブリ バックエンドは、任意の ONNX モデルを実行し、マルチスレッドと SIMD を活用し、ネイティブ ONNX ランタイムがサポートするほとんどの機能をサポートできますが、WebGL バックエンドは、WebGL API を使用した純粋な JavaScript ベースの実装です。スピーカーは、ONNX オペレーターと両方のバックエンドとの互換性についても説明し、推論セッションを作成してモデルを実行するためのコード スニペットを提供し、MobileNet モデルを利用したいくつかのブラウザー内イメージ モデルのシナリオを特徴とするデモ Web サイトを紹介します。ただし、講演者は、ONNX ランタイム Web のパフォーマンスとメモリ消費を強化し、サポートされている ONNX オペレーターを拡張する上で、まだ改善の余地があることも認めています。
00:00:00 このセクションでは、Microsoft AI Framework チームのプロダクト マネージャーである Emma が、ブラウザ内推論の新しいソリューションである ONNX ランタイム Web を紹介します。ブラウザー内機械学習のアイデアは、ブラウザーを介したシステム実装によるクロスプラットフォームの移植性を可能にし、ユーザーのプライバシーを保護し、サーバーにデータを送信せずにパフォーマンスを加速するため、勢いを増しています。 ONNX ランタイム Web は、JavaScript 開発者がブラウザで機械学習モデルを実行および展開できるようにする ONNX ランタイムの新機能であり、推論パフォーマンス、モデル カバレッジ、および開発経験が向上しています。 ONNX ランタイム Web のアーキテクチャは、CPU 用の Web アセンブリと GPU 用の WebGL を含む 2 つのバックエンドで構成され、ONNX ランタイム Web が CPU と GPU の両方で推論を高速化できるようにします。 Web アセンブリ バックエンドは、任意の ONNX モデルを実行し、マルチスレッドと SIMD を活用し、ネイティブの ONNX ランタイムがサポートするほとんどの機能をサポートできます。一方、WebGL バックエンドは、コンピューターの GPU への直接アクセスを提供する WebGL API を備えた純粋な JavaScript ベースの実装であり、多くの最適化手法を使用してパフォーマンスをさらに最大限に引き出すことができます。
00:05:00 このセクションでは、スピーカーは、Web の世界で最も人気のあるプラットフォームをサポートする WebAssembly および WebGL バックエンドの両方との ONNX オペレーターの互換性について説明します。これらは、互換性のあるプラットフォームとサポートされている ONNX オペレーターを示す表へのリンクを提供します。また、推論セッションを作成し、ONNX ランタイム Web でモデルを実行する方法を示すコード スニペットも提供します。これにより、サーバー側とクライアント側の影響に対して一貫した開発エクスペリエンスが可能になります。次に講演者は、さまざまなバックエンドを選択するオプションを使用してブラウザーで MobileNet モデルを実行するなど、画像モデルを利用したいくつかの興味深いブラウザー内ビジョン シナリオを特徴とするデモ Web サイトを共有します。講演者は、ONNX オペレーターをさらに追加し、ONNX ランタイム Web パフォーマンスとメモリ消費を最適化し、その機能を紹介するためにより多くのデモに取り組むという点で、まだ改善の余地があることを認めています。
by Emma Ning (Microsoft)ONNX.js is a Javascript library for running ONNX models on browsers and on Node.js, on both CPU and GPU. Thanks to ONNX interoperabil...
Run PyTorch models in the browser with JavaScript by first converting your PyTorch model into the ONNX format and then loading that ONNX model into your webs...
Open Neural Network Exchange (ONNX) provides an open-source format for both deep learning and machine learning models.We can train our models in whichever fr...
MCU 上の ONNX
MCU 上の ONNX
Rohit Sharma が、マイクロコントローラーで ONNX モデルを実行する際の課題と機会について語ります。彼は、これらのデバイスには高性能サーバーのリソースが不足している一方で、ハードウェア リソースの改善とモデル サイズを縮小する AI コミュニティの取り組みにより、小型デバイス向けの機械学習アプリケーションの数が増えていることを強調しています。 Sharma は、マイクロコントローラーに機械学習を簡単に実装するための 2 つのツールについて説明します。DeepSea は、Python をサポートし、開発者がカスタム ML アルゴリズムを作成できるようにするオープンソースの事前コンパイラーです。ユーザーのデータセットに合わせてカスタマイズできる 70 を超える小さな ML アプリケーション。彼は、これらのツールの 2 つのユース ケースを提供しています。たとえば、手話ジェスチャーを単語に変換するウェアラブル グローブや、Amazon Echo などの音声支援デバイス用の弱い単語検出です。
ONNX で機械学習の力を活用する - Ron Dagdag
ONNX で機械学習の力を活用する - Ron Dagdag
このビデオでは、Ron Dagdag が機械学習フレームワーク、特に ONNX の重要性について詳しく説明しています。これにより、ディープ ラーニング フレームワークと展開の間の相互運用性が促進されます。彼は、既存のモデルの変換、Azure の自動機械学習によるモデルのトレーニング、Azure のカスタム ビジョン サービスの使用など、ONNX モデルを取得する方法を概説しています。 Dagdag 氏は、機械学習モデルをクラウドとエッジのどちらに展開するかの決定を強調し、プロセスをよりシームレスにするために ONNX を活用することを提案しています。さらに、Microsoft の ML.NET を使用して機械学習モデルを作成するプロセスを順を追って説明し、推論に ONNX ランタイムを使用して ONNX モデルをアプリケーションに組み込む方法を示します。 Dagdag は、機械学習のオープン スタンダードとしての ONNX、そのさまざまなプラットフォームと言語、およびモデルのサイズを小さくするためのツールについても検討しています。
ONNX で機械学習の力を活用 |ロン・ライル・ダグダグ | Conf42 機械学習 2021
ONNX で機械学習の力を活用 |ロン・ライル・ダグダグ | Conf42 機械学習 2021
このビデオでは、Ron Dagdag が、特に電話やクラウド インフラストラクチャなどのさまざまなエンドポイントにモデルをデプロイする場合に、機械学習モデルのオープン フォーマットとして ONNX (Open Neural Network Exchange) を使用する利点について説明しています。彼は、モデルを ONNX に変換することが役立つ可能性があるシナリオ (低パフォーマンスや異なるフレームワークでトレーニングされたモデルの結合など) について説明し、RestNet などの一般的なモデルを ONNX 形式でダウンロードする方法について説明しています。さらに、機械学習モデルをエッジで実行する利点と、モデルをクラウドに登録してバージョン管理することによるモデルの管理の重要性についても説明しています。彼は、モデルを ONNX に変換する方法と、推論のために Python で ONNX ランタイムを使用する方法を示し、データ サイエンティストとソフトウェア エンジニアが効果的に連携できるようにする ONNX の役割を強調して締めくくります。
ONNX ランタイム Web を使用した JavaScript での推論!
ONNX ランタイム Web を使用した JavaScript での推論!
このビデオでは、事前に選択された画像で推論を実行するための UI を提供する Next.js テンプレートを使用して、ブラウザーで ONNX ランタイム Web を使用する方法について説明します。 RGB 値と次元の作成を使用して画像データをテンソルに変換するプロセスが示されています。モデル ヘルパー関数が調査され、モデル、実行プロバイダー、およびセッション オプションへのパスを使用して、前処理されたデータが ONNX 推論セッションに渡されます。モデルのフィードは、入力名とテンソル オブジェクトを使用して作成され、上位 5 つの結果を取得するために session.run 関数に渡されます。最初の結果は画像表示に入力され、ONNX ランタイム ノードを使用したサーバー側の推論のための webpack 構成と手順が提供されます。
Ron Dagdag - ONNX を使用してブラウザーでニューラル ネットワークを作成する
Ron Dagdag - ONNX を使用してブラウザーでニューラル ネットワークを作成する
このビデオでは、Ron Dagdag が、ONNX 機械学習フレームワークを使用してブラウザーでニューラル ネットワークを実行する方法を説明しています。彼は、機械学習の基本、ONNX モデルの作成と展開、および ONNX ランタイム環境について説明しています。 Dagdag は、仕事の経験に基づいた給与の予測や画像内の感情の検出など、さまざまな例で ONNX の使用法を示しています。また、Android や iOS などのさまざまなプラットフォームへの ONNX モデルのデプロイについても説明し、ONNX を試すための利用可能なリソースとデモを強調しています。 Dagdag は ONNX の実験を奨励し、ONNX ランタイムを使用してターゲット プラットフォームで効率的な推論を行うことの重要性を強調しています。
ONNX を使用してブラウザでニューラル ネットワークを実行する - Ron Dagdag - NDC Melbourne 2022
ONNX を使用してブラウザでニューラル ネットワークを実行する - Ron Dagdag - NDC Melbourne 2022
Ron Dagdag は、ニューラル ネットワークをブラウザーで実行する ONNX に関する専門知識を共有しています。彼は、プログラミングの基本と機械学習との違い、JavaScript と機械学習フレームワークの可用性、電話、IoT、クラウドなどのさまざまなデバイスで機械学習モデルを実行する方法について説明しています。彼は、さまざまなフレームワークで作成されたモデルをさまざまなプログラミング言語の既存のアプリケーションと統合できる、機械学習モデルのオープン フォーマットである ONNX を紹介しています。 Dagdag は、ONNX モデルを作成、管理、デプロイする方法を示します。ONNX ランタイム、Web アセンブリ、および Web GL テクノロジを組み込んで、パフォーマンス、安全性、およびコストを最適化しながら、ブラウザで ONNX モデルを実行します。このビデオでは、モバイル デバイスでの事前トレーニング済みモデルのスコアリング、コストに関する考慮事項、大量のデータをローカルで処理するためにオブジェクト検出をエッジの近くで実行する利点についても説明します。
Linux Foundation 人工知能とデータの日 - ONNX コミュニティ ミーティング - 2021 年 10 月 21 日
Emma Ning (Microsoft) ブラウザ内推論のための ONNX ランタイム Web
001 ONNX 20211021 Ning ONNX ランタイム Web for In Browser 推論
Microsoft AI フレームワーク チームのプロダクト マネージャーである Emma は、ONNX ランタイム Web を紹介します。ONNX ランタイム Web は、JavaScript 開発者が、CPU 用の Web アセンブリと GPU 用の WebGL を含む 2 つのバックエンドを使用して、ブラウザーで機械学習モデルを実行および展開できるようにする ONNX ランタイムの新機能です。 Web アセンブリ バックエンドは、任意の ONNX モデルを実行し、マルチスレッドと SIMD を活用し、ネイティブ ONNX ランタイムがサポートするほとんどの機能をサポートできますが、WebGL バックエンドは、WebGL API を使用した純粋な JavaScript ベースの実装です。スピーカーは、ONNX オペレーターと両方のバックエンドとの互換性についても説明し、推論セッションを作成してモデルを実行するためのコード スニペットを提供し、MobileNet モデルを利用したいくつかのブラウザー内イメージ モデルのシナリオを特徴とするデモ Web サイトを紹介します。ただし、講演者は、ONNX ランタイム Web のパフォーマンスとメモリ消費を強化し、サポートされている ONNX オペレーターを拡張する上で、まだ改善の余地があることも認めています。
Web と機械学習 W3C ワークショップ 2020 年夏
ONNX.js - ブラウザと Node.js で ONNX モデルを実行するための Javascript ライブラリ
ONNX.js - ブラウザと Node.js で ONNX モデルを実行するための Javascript ライブラリ
ONNX.js は、ユーザーがブラウザと Node.js で ONNX モデルを実行できるようにする JavaScript ライブラリです。さまざまな手法を使用して CPU と GPU の両方でモデルを最適化し、簡単に分析できるようにプロファイリング、ロギング、およびデバッグをサポートします。このライブラリは、すべての主要なブラウザーとプラットフォームをサポートし、Web ワーカーを使用して並列化を可能にし、マルチコア マシンでのパフォーマンスを向上させます。 WebGL を使用して GPU 機能にアクセスすると、パフォーマンスが大幅に向上し、CPU と GPU 間のデータ転送が削減されます。さらなる最適化とオペレーターのサポートが必要ですが、スピーカーは ONNX.js を改善するためのコミュニティの貢献を奨励しています。
ONNX.js を使用してブラウザーで PyTorch モデルを実行する方法
ONNX.js を使用してブラウザーで PyTorch モデルを実行する方法
このビデオでは、JavaScript と ONNX.js を使用してブラウザーで PyTorch モデルを実行する利点について説明しています。これには、応答時間の短縮、スケーラビリティ、オフラインでの可用性、ユーザー プライバシーの強化が含まれます。このビデオでは、PyTorch モデルを ONNX モデルに変換し、それを ONNX.js セッションにロードし、ブラウザーで推論を実行するプロセスについても説明します。データの準備、デバッグ、拡張についても説明し、講演者はデータ拡張技術を使用してモデルをより堅牢にする方法を実演します。ビデオでは、ユーザーが自分でモデルを試すためのサンプル コードとデモ Web サイトが提供されます。
ONNX ランタイム デモを使用した CPU での数字の分類
ONNX ランタイム デモを使用した CPU での数字の分類
Open Neural Network Exchange (ONNX) は、ディープ ラーニング モデルと機械学習モデルの両方にオープンソース形式を提供します。好みのフレームワークでモデルをトレーニングし、モデルを ONNX 形式に変換できます。 Microsoft の ONNX ランタイムを使用すると、任意の環境で onnx モデルを使用して推論セッションを実行できるため、実装がわずかに高速になります。これは同じことの簡単なデモンストレーションです。モデルは、PyTorch で MNIST データセットを使用して数字を認識するようにトレーニングされています。 Linux CPU で推論セッションを実行しています。
https://github.com/NagarajSMurthy/Digit-recognizer