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Avis et détails du produit Open Neural Network Exchange (ONNX)

ONNX est un format ouvert conçu pour représenter des modèles d'apprentissage automatique. ONNX définit un ensemble commun d'opérateurs - les blocs de construction des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond - et un format de fichier commun pour permettre aux développeurs d'IA d'utiliser des modèles avec une variété de cadres, d'outils, de runtimes et de compilateurs.

Vendeur

The Linux Foundation

Discussions

Communauté de Open Neural Network Exchange (ONNX)

Description du produit

ONNX est un format ouvert conçu pour représenter des modèles d'apprentissage automatique. ONNX définit un ensemble commun d'opérateurs - les blocs de construction des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond - et un format de fichier commun pour permettre aux développeurs d'IA d'utiliser des modèles avec une variété de cadres, d'outils, de runtimes et de compilateurs.

Alternatives les mieux notées

NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)

4.5/5

(22)

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Intégrations Open Neural Network Exchange (ONNX)

(1)

Informations d'intégration provenant de véritables avis d'utilisateurs.

Les avis G2 sont authentiques et vérifiés.

Voici comment.

MB

Mafijul B.

Machine Learning Specialist

Entreprise (> 1000 employés)

6/24/2025

"Modèle d'apprentissage automatique Onnx pour application mobile utilisant un framework JS"

4/5

Qu'aimez-vous le plus à propos de Open Neural Network Exchange (ONNX)?

La chose la plus importante que j'aime, c'est que je peux tirer parti de la version ONNX pour inférer le modèle ML dans une application mobile. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Open Neural Network Exchange (ONNX)?

pas tant que ça, cependant, principalement la complexité de la conversion pour certains modèles d'apprentissage automatique. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Quels sont les problèmes que Open Neural Network Exchange (ONNX) résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?

Plusieurs applications mobiles basées sur des cas d'utilisation de ML en temps réel. La version ONNX m'a beaucoup aidé, en particulier, pour exécuter le modèle à partir de la base de code JavaScript. Le temps d'inférence du modèle est très court.

J'ai également utilisé le modèle ONNX sur le serveur SharePoint. J'ai utilisé tensorflow.js pour exécuter le modèle. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

UB

Utilisateur vérifié à Banque

Marché intermédiaire (51-1000 employés)

3/24/2025

"Utilisation des modèles Open Neural Network Exchange"

4/5

Qu'aimez-vous le plus à propos de Open Neural Network Exchange (ONNX)?

La meilleure caractéristique d'ONNX est son interopérabilité entre différents frameworks, ainsi que l'optimisation des modèles pour les rendre plus légers avec des réponses plus rapides. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Open Neural Network Exchange (ONNX)?

ONNX ne prend parfois pas en charge les structures de modèles complexes, ce qui rend difficile son choix pour l'optimisation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.