Descubre el poder de ONNX Runtime en la plataforma de Microsoft

Descubre el poder de ONNX Runtime en la plataforma de Microsoft

Título: El alcance y la integración de ONNX Runtime en la plataforma de Microsoft

Tabla de contenidos:

1. Introducción
2. ¿Qué es ONNX Runtime?
3. Beneficios de ONNX Runtime
4. Formato ONNX: Un lenguaje común para modelos de ML
5. Compatibilidad de hardware con ONNX Runtime
6. ONNX Runtime en Windows 10
7. Novedades en la versión 1.3
8. Expansión del ecosistema de ONNX Runtime
9. Colaboración con Xilinx: Implementación de ONNX Runtime en FPGA
10. Caso de uso: Peakspeed y la aceleración de geodatos
11. Conclusiones

🚀 El alcance y la integración de ONNX Runtime en la plataforma de Microsoft

La tecnología de inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta fundamental en el desarrollo de aplicaciones y en la optimización de tareas en la nube y en dispositivos de borde. En este sentido, ONNX Runtime desempeña un papel crucial al proporcionar un entorno de ejecución de modelos de aprendizaje automático (ML) que es eficiente, escalable y fácil de implementar.

1. Introducción

Desde Microsoft, se ha trabajado en estrecha colaboración con diferentes socios para mejorar y ampliar las capacidades de ONNX Runtime. En este artículo exploraremos las últimas novedades y descubriremos cómo ONNX Runtime ha sido integrado en la plataforma de Microsoft, brindando a los desarrolladores una mayor flexibilidad y optimización.

2. ¿Qué es ONNX Runtime?

ONNX Runtime es un motor de inferencia de código abierto diseñado para ejecutar modelos ONNX. ONNX, o Open Neural Network Exchange, es un formato de modelo abierto que permite representar modelos de ML de manera independiente del framework utilizado para su desarrollo. Al tener un formato común, ONNX simplifica la implementación y el despliegue de modelos en diferentes entornos y plataformas.

3. Beneficios de ONNX Runtime

La integración de ONNX Runtime en la plataforma de Microsoft ofrece una serie de beneficios tanto para los equipos de ciencia de datos como para los fabricantes de hardware. Algunas de las ventajas clave son:

• Libertad de elección de herramientas: Gracias al formato ONNX, los equipos de ciencia de datos pueden desarrollar y entrenar modelos utilizando el framework de su preferencia, sin preocuparse por la compatibilidad con diferentes entornos de ejecución.
• Optimización de hardware: Los fabricantes de hardware pueden centrarse en la innovación y optimización de los cálculos de redes neuronales en sus plataformas, aprovechando el estándar del formato ONNX y el motor de inferencia de ONNX Runtime.
• Desarrollo ágil: ONNX Runtime es compatible con operadores personalizados, lo que permite la ejecución de modelos incluso antes de que se estandaricen en el formato ONNX. Además, el motor es compatible con diferentes versiones del formato ONNX, lo que garantiza la compatibilidad hacia adelante y hacia atrás a medida que los modelos se actualizan.

4. Formato ONNX: Un lenguaje común para modelos de ML

El formato ONNX se ha convertido en el estándar de facto para representar modelos de ML. Este formato proporciona una manera fácil de intercambiar modelos entre diferentes frameworks y herramientas de desarrollo. Los equipos de ciencia de datos pueden aprovechar esta versatilidad para elegir las mejores opciones de desarrollo y entrenamiento para sus necesidades específicas. A través de convertidores disponibles, es posible convertir modelos entrenados en diferentes frameworks como TensorFlow, PyTorch o Caffe2 en el formato ONNX.

5. Compatibilidad de hardware con ONNX Runtime

ONNX Runtime está diseñado para ejecutar modelos en diferentes entornos de hardware de manera eficiente. Esto se logra a través del uso de los proveedores de ejecución, que son módulos de software diseñados para ejecutar modelos en hardware específico. Gracias a la arquitectura extensible de ONNX Runtime, es posible implementar proveedores de ejecución optimizados para diferentes plataformas como CPUs, GPUs o aceleradores de redes neuronales personalizados.

6. ONNX Runtime en Windows 10

Microsoft ha integrado ONNX Runtime dentro de WinML, el entorno de ejecución de ML en Windows 10. Esto permite a los desarrolladores aprovechar las capacidades de ONNX Runtime al implementar modelos de ML en aplicaciones de Windows 10. La integración de ONNX Runtime en WinML garantiza un rendimiento óptimo y una mayor eficiencia al ejecutar modelos en dispositivos con Windows 10.

7. Novedades en la versión 1.3

La versión 1.3 de ONNX Runtime trae consigo varias mejoras y nuevas características. Entre ellas se incluye el soporte para la especificación ONNX 1.7, lo que garantiza la compatibilidad con las versiones más recientes de ONNX. Además, se anuncia la disponibilidad general del proveedor de ejecución directa de ML en Windows, lo que proporciona aceleración para la inferencia de modelos ONNX en diferentes plataformas de dispositivos con Windows.

8. Expansión del ecosistema de ONNX Runtime

El ecosistema de ONNX Runtime sigue creciendo con la incorporación de nuevos proveedores de ejecución en fase de vista previa. Estos proveedores permiten la ejecución de modelos ONNX en diferentes plataformas, lo que amplía el alcance y las posibilidades de implementación de ONNX Runtime. Además, se anuncia el lanzamiento de un paquete de Python para dispositivos ARM64, lo que aumenta la compatibilidad con diferentes arquitecturas de hardware.

9. Colaboración con Xilinx: Implementación de ONNX Runtime en FPGA

Microsoft ha establecido una colaboración con Xilinx, uno de los principales fabricantes de FPGAs, para integrar ONNX Runtime en la plataforma Vitis AI. Esta integración permite ejecutar modelos ONNX en la plataforma FPGA Xilinx U250, proporcionando a los desarrolladores un entorno de desarrollo y ejecución optimizado para aplicaciones de inferencia de ML. Esta asociación amplía las opciones de hardware compatibles con ONNX Runtime y abre nuevas posibilidades de aceleración para aplicaciones de inteligencia artificial.

10. Caso de uso: Peakspeed y la aceleración de geodatos

Peakspeed es una empresa innovadora que se dedica a desarrollar soluciones de análisis geoespacial. Gracias a la integración de ONNX Runtime y la plataforma de Xilinx, Peakspeed ha logrado acelerar considerablemente sus procesos de corrección geoespacial y detección de objetos en imágenes satelitales. Mediante el uso de FPGAs en Azure NP VM, han logrado una mejora significativa en el rendimiento y han reducido los tiempos de respuesta de las aplicaciones.

11. Conclusiones

La integración de ONNX Runtime en la plataforma de Microsoft ofrece a los desarrolladores de aplicaciones de inteligencia artificial un entorno de ejecución potente y versátil. Gracias al formato ONNX y la colaboración con diferentes fabricantes de hardware, ONNX Runtime se ha convertido en una opción popular para la implementación de modelos de ML en una amplia variedad de plataformas. Con su enfoque en el rendimiento, la escalabilidad y la eficiencia, ONNX Runtime permite a los desarrolladores sacar el máximo provecho de sus modelos y optimizar el rendimiento en diferentes dispositivos y entornos.