ONNX - איך מודלים סוף סוף מדברים באותה שפה

תדמיינו שאתם כותבים מודל למידת מכונה ב-PyTorch, והוא רץ נהדר. אבל אז מגיע הצוות שאמור להריץ אותו בחומרה אחרת - GPU שונה, או אולי אפילו שבב ייעודי. ופתאום אתם מגלים… שהמודל שלכם לא מדבר את אותה שפה.

כאן נכנס לתמונה ONNX - Open Neural Network Exchange.

מה זה בעצם ONNX?

ONNX הוא פורמט אחיד לתיאור מודלי למידת מכונה. במקום שכל ספרייה (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn וכו’) תשתמש בפורמט ייחודי, ONNX מגדיר דרך אחת מוסכמת לייצג את המודל - כך שכל מערכת אחרת תוכל להבין ולהריץ אותו.

אפשר לחשוב על זה כמו קובץ PDF של למידת מכונה: לא משנה באיזו תוכנה יצרת אותו - כולם יכולים לפתוח, להבין ולהשתמש בו.

איך זה עובד מאחורי הקלעים

כדי להבין את הקסם, צריך לדעת שמודל למידת מכונה מיוצג בעצם כ-גרף חישובי:

• צמתים (Nodes) מייצגים פעולות מתמטיות - כמו חיבור, כפל או קונבולוציה.
• קשתות (Edges) מייצגות את הזרימה של הנתונים בין הפעולות.

אבל חשוב להבין: ONNX לא בונה את הגרף בעצמה. כשאתם יוצרים מודל בפייטורץ’ או טנזורפלואו, הספרייה עצמה היא זו שיוצרת את הגרף הפנימי. כשמייצאים ל-ONNX, הספרייה פשוט מתרגמת את הגרף הקיים לפורמט האוניברסלי של ONNX - כך שכל מערכת אחרת תוכל לקרוא אותו באותה צורה.

למה זה כל כך שימושי

• ניידות מלאה - אפשר לאמן ב-PyTorch ולהריץ ב-TensorRT, OpenVINO או בכל מנוע אחר.
• ביצועים משופרים - מנועי הרצה יכולים לבצע אופטימיזציות מותאמות לחומרה.
• חיסכון בזמן - אין צורך לכתוב מחדש קוד לכל פלטפורמה.
• תמיכה רחבה - כמעט כל ספרייה וכל מאיץ מודרני יודעים לעבוד עם ONNX.

דוגמה מהשטח

חברות שמפתחות מוצרים על קצה (Edge Devices) - כמו מצלמות חכמות או שבבים תעשייתיים - מאמנות את המודלים בענן (ב-PyTorch למשל) ואז ממירות אותם ל-ONNX. כך ניתן לפרוס אותם על חומרה שונה, מבלי לשנות את הקוד או להקריב ביצועים.

לסיכום

ONNX הוא לא רק תקן טכני - הוא גשר בין עולמות שלמים. הוא מאפשר למודלים לעבור בין מערכות, פלטפורמות וחומרות בלי מאמץ. וכשכל מערכת מדברת באותה שפה - גם החדשנות רצה הרבה יותר מהר.