ONNX

ONNX (Open Neural Network Exchange) — открытый стандарт описания моделей машинного обучения. Это универсальный язык, понятный основным инструментам: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn и другим. Формат не привязан к конкретной библиотеке, поэтому его называют «эсперанто» для ИИ.

Раньше модель была заперта в своём фреймворке: для переноса приходилось переписывать код или заново обучать. ONNX решает эту проблему, разделяя обучение и развёртывание: можно экспериментировать в одном инструменте, а запускать модель в другом, более быстром или подходящем устройству.

Как это работает? Нейросеть — последовательность математических операций. ONNX записывает её в виде графа: узлы — операции, рёбра — потоки данных. Сам формат не вычисляет, а хранит «рецепт». Для запуска нужна среда исполнения, например ONNX Runtime, которая читает граф и ускоряет выполнение за счёт оптимизаций.

Пример: вы обучили модель распознавания дефектов в PyTorch, а установить её нужно на промышленный компьютер без TensorFlow. Экспортируете в ONNX, загружаете в ONNX Runtime или Intel OpenVINO — модель работает в разы быстрее, обучающий код не менялся.

Итог: ONNX — универсальный мост между фреймворками. Он экономит время, упрощает перенос моделей в продакшн и делает ИИ интеринструментальным. Этот термин полезно знать каждому, кто занимается практическим внедрением машинного обучения.