Open Neural Network Exchange (ONNX)

O que é ONNX?

Open Neural Network Exchange (ONNX) é um formato open-source criado para facilitar a intercambialidade de modelos de aprendizado de máquina entre diversas plataformas e ferramentas. Surgido de uma colaboração entre Facebook e Microsoft, o ONNX foi lançado oficialmente em setembro de 2017. Ele atua como uma ponte entre diferentes frameworks de aprendizado de máquina, permitindo que desenvolvedores portem modelos sem precisar reestruturá-los ou re-treiná-los. Essa padronização promove uma abordagem mais eficiente e flexível para a implantação de modelos em diferentes ambientes.

Principais Recursos do ONNX

1. Interoperabilidade: O ONNX foi projetado principalmente para permitir a troca fluida de modelos entre grandes frameworks de aprendizado de máquina, como TensorFlow, PyTorch, Caffe2 e Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Essa interoperabilidade se estende tanto para modelos de deep learning quanto para aprendizado de máquina tradicional, permitindo que desenvolvedores aproveitem as vantagens de diferentes ferramentas sem ficarem presos a um único ecossistema.
2. Padronização: O ONNX fornece um formato unificado, que inclui um conjunto comum de operadores e tipos de dados. Essa padronização garante que os modelos sejam consistentes e funcionais ao serem transferidos entre plataformas, reduzindo problemas de compatibilidade que geralmente ocorrem com formatos proprietários.
3. Baseado na Comunidade: O sucesso e a evolução do ONNX são amplamente atribuídos à sua vibrante comunidade de desenvolvedores e organizações. Esse esforço colaborativo assegura que o ONNX seja regularmente atualizado e aprimorado, impulsionando a inovação na implantação de modelos de IA.
4. Otimização de Hardware: O ONNX oferece suporte a múltiplas plataformas de hardware, proporcionando otimizações para melhorar o desempenho em vários dispositivos, incluindo GPUs e CPUs. Essa capacidade é crucial para implantar modelos em ambientes com recursos limitados ou para melhorar o tempo de inferência em sistemas de produção.
5. Versionamento e Compatibilidade: O ONNX mantém compatibilidade retroativa, permitindo que modelos desenvolvidos em versões anteriores funcionem de forma eficaz em ambientes mais recentes. Essa abordagem assegura que os modelos possam evoluir sem sacrificar funcionalidade ou desempenho.

ONNX Runtime

O ONNX Runtime é um mecanismo de alta performance que executa modelos ONNX, garantindo operação eficiente em diferentes hardwares e plataformas. Ele oferece diversas otimizações e suporta vários provedores de execução, tornando-se indispensável para a implantação de modelos de IA em produção. O ONNX Runtime pode ser integrado a modelos de frameworks como PyTorch, TensorFlow e scikit-learn, entre outros. Ele aplica otimizações no grafo e aloca subgrafos para aceleradores específicos de hardware, garantindo desempenho superior em relação aos frameworks originais.

Casos de Uso e Exemplos

1. Saúde: Em imagens médicas, o ONNX facilita a implantação de modelos de deep learning para tarefas como detecção de tumores em exames de ressonância magnética em diferentes plataformas de diagnóstico.
2. Automotivo: O ONNX desempenha papel fundamental em veículos autônomos, viabilizando a integração de modelos de detecção de objetos que suportam decisões em tempo real em sistemas de direção autônoma.
3. Varejo: O ONNX simplifica a implantação de sistemas de recomendação em e-commerce, otimizando experiências de compra personalizadas ao utilizar modelos treinados em diferentes frameworks.
4. Manufatura: Modelos de manutenção preditiva podem ser desenvolvidos em um framework e implantados em sistemas industriais usando ONNX, promovendo maior eficiência operacional.
5. Finanças: Modelos de detecção de fraude criados em um framework podem ser integrados de forma transparente em sistemas bancários usando ONNX, fortalecendo as medidas de prevenção a fraudes.
6. Agricultura: O ONNX apoia a agricultura de precisão ao permitir a integração de modelos de culturas e solos em diversos sistemas de gestão agrícola.
7. Educação: Sistemas de aprendizagem adaptativa utilizam ONNX para incorporar modelos de IA que personalizam experiências de aprendizagem em diferentes plataformas educacionais.

Frameworks Populares Compatíveis com ONNX

• PyTorch: Conhecido por seu grafo computacional dinâmico e facilidade de uso, o PyTorch é amplamente adotado em pesquisa e desenvolvimento.
• TensorFlow: Um framework abrangente desenvolvido pelo Google, oferecendo APIs para construir e implantar modelos de aprendizado de máquina.
• Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK): Eficiente para treinamento de modelos de deep learning, especialmente em tarefas de reconhecimento de fala e imagem.
• Apache MXNet: Suportado pela Amazon, o MXNet é reconhecido por sua flexibilidade e eficiência em plataformas de nuvem e mobile.
• Scikit-Learn: Popular para algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina, com suporte à conversão para ONNX via sklearn-onnx.
• Keras: Uma API de alto nível sobre o TensorFlow, focada em experimentação rápida.
• Apple Core ML: Permite integração de modelos em aplicativos iOS, com suporte para conversões ONNX.

Benefícios de Usar ONNX

• Flexibilidade de Frameworks: O ONNX permite alternar entre diferentes frameworks de aprendizado de máquina, promovendo flexibilidade no desenvolvimento e implantação de modelos.
• Eficiência na Implantação: Torna possível implantar modelos em diferentes plataformas e dispositivos sem modificações significativas.
• Apoio da Comunidade e da Indústria: Uma comunidade robusta e o suporte da indústria garantem melhorias contínuas e ampla adoção do ONNX.

Desafios na Adoção do ONNX

• Complexidade na Conversão: O processo de conversão de modelos para o formato ONNX pode ser intricado, especialmente para modelos com camadas ou operações personalizadas.
• Compatibilidade de Versões: Garantir compatibilidade entre diferentes versões do ONNX e frameworks pode ser um desafio.
• Suporte Limitado para Operações Proprietárias: Algumas operações avançadas podem não ser suportadas no ONNX, limitando sua aplicabilidade em determinados cenários.

Entendendo o ONNX (Open Neural Network Exchange)

O Open Neural Network Exchange (ONNX) é um formato open-source projetado para facilitar a intercambialidade de modelos de IA entre diferentes frameworks de aprendizado de máquina. Ele ganhou destaque na comunidade de IA por fornecer um formato unificado e portátil para representação de modelos de deep learning, possibilitando implantação fluida em diversas plataformas. A seguir, estão resumos de artigos científicos relevantes sobre o ONNX, que destacam sua aplicação e desenvolvimento:

1. Compilando Modelos de Redes Neurais ONNX Usando MLIR

• Autores: Tian Jin, Gheorghe-Teodor Bercea, Tung D. Le, Tong Chen, Gong Su, Haruki Imai, Yasushi Negishi, Anh Leu, Kevin O’Brien, Kiyokuni Kawachiya, Alexandre E. Eichenberger
• Resumo: Este artigo discute o compilador onnx-mlir, que converte modelos ONNX em código executável usando a infraestrutura Multi-Level Intermediate Representation (MLIR). Os autores introduzem dois novos dialetos dentro do MLIR para otimizar a inferência de modelos ONNX. Este trabalho é fundamental para aprimorar a portabilidade e otimização de modelos em diferentes ambientes computacionais.

2. Sionnx: Gerador Automático de Testes Unitários para Conformidade ONNX

• Autores: Xinli Cai, Peng Zhou, Shuhan Ding, Guoyang Chen, Weifeng Zhang
• Resumo: O artigo apresenta o Sionnx, um framework para gerar testes unitários que verificam o cumprimento dos operadores ONNX em várias implementações. Utilizando uma Linguagem de Especificação de Operadores (OSL) de alto nível, o Sionnx garante ampla cobertura de testes, facilitando a verificação robusta entre frameworks. Essa ferramenta é crucial para manter a consistência e confiabilidade na execução de modelos ONNX.

3. QONNX: Representação de Redes Neurais Quantizadas de Precisão Arbitrária

• Autores: Alessandro Pappalardo, Yaman Umuroglu, Michaela Blott, Jovan Mitrevski, Ben Hawks, Nhan Tran, Vladimir Loncar, Sioni Summers, Hendrik Borras, Jules Muhizi, Matthew Trahms, Shih-Chieh Hsu, Scott Hauck, Javier Duarte
• Resumo: Este artigo estende o formato ONNX para suportar redes neurais quantizadas com precisão arbitrária. A introdução de novos operadores, como Quant, BipolarQuant e Trunc no formato Quantized ONNX (QONNX), permite uma representação eficiente de quantização de baixa precisão. Esse avanço promove implantações mais eficientes de redes neurais em hardwares com diferentes requisitos de precisão.