설명
ONNX 1.23.0 문서는 Open Neural Network Exchange 형식을 이해하고 활용하기 위한 포괄적인 리소스 역할을 합니다. ONNX와 기본 개념에 대한 소개로 시작하여 사용자가 Python과의 통합을 안내합니다. 버전 관리 전략, 데이터 구조, 함수 및 ONNX 연산자에 대한 철저한 목록을 포함하는 자세한 API 참조가 제공됩니다.
8비트 부동 소수점 저장 및 4비트 및 2비트 정수 유형 구현과 같은 기술적 세부 사항이 자세히 설명됩니다. 이 문서는 또한 연산자에 대한 함수 본문 추가에 대한 지침과 ONNX 생태계에 새로운 연산자 또는 함수를 도입하는 프로세스를 제공하는 ONNX 리포지토리를 다룹니다. 보안 보증 사례도 문서의 일부이며 강력한 개발에 대한 ONNX의 노력을 강조합니다.
추가 기술 섹션에서는 ONNX 내의 브로드캐스팅 메커니즘, 미분 가능 태그에 대한 가이드, 차원 표기법 및 외부 데이터 처리에 대해 자세히 설명합니다. Open Neural Network Exchange 중간 표현(ONNX IR) 사양이 제시되며, ONNX 백엔드 구현에 대한 지침이 함께 제공됩니다. 실험적 연산자 및 메타데이터 관리도 다루며, ONNX 유형 및 ONNX 백엔드 테스트 스위트도 포함됩니다.
공식 ONNX 릴리스 및 연산자 규칙에 대한 정보는 프레임워크의 발전에 대한 맥락을 제공합니다. Python API 개요 및 Sigstore 증명을 사용하여 PyPI 릴리스를 확인하는 방법은 개발자를 위해 포함됩니다. 마지막으로 이 문서는 외부 데이터 보안, ONNX 모양 추론, ONNX 텍스트 구문, 유형 표기법, ONNX 버전 변환기 및 ONNX 버전 관리에 대해 다루어 ONNX 사용자 및 기여자를 위한 완전한 참조가 됩니다.
ONNX 문서의 핵심 기능
ONNX 개념 소개
Python 통합 가이드가 포함된 ONNX
포괄적인 API 참조
ONNX 버전 관리에 대한 자세한 설명
ONNX 데이터 구조에 대한 문서
ONNX 함수에 대한 내용
심층 ONNX 연산자 문서
데이터 유형 및 저장에 대한 기술적 세부 정보(예: 8비트 부동 소수점, 4비트 정수)
ONNX 리포지토리 지침
연산자 및 함수 추가 절차
ONNX 보안 보증 사례
ONNX에서의 브로드캐스팅
미분 가능 태그 가이드
차원 표기법 및 유형 표기법
외부 데이터 처리
ONNX IR 사양
ONNX 백엔드 구현 지침
실험적 연산자 관리
ONNX 메타데이터
ONNX 유형
ONNX 백엔드 테스트 스위트
공식 ONNX 릴리스
연산자 규칙 개요
Python API 개요
PyPI 릴리스에 대한 Sigstore 증명
ONNX 모양 추론
ONNX 텍스트 구문
ONNX 버전 변환기
ONNX 문서 시작하기
ONNX 개념 이해: 소개 섹션을 읽고 ONNX의 기본 원리를 파악합니다.
Python과 통합: ONNX와 Python 통합 가이드를 따라 실질적인 구현을 진행합니다.
API 참조 탐색: API 참조를 사용하여 함수, 연산자 및 데이터 구조에 대한 자세한 정보를 활용합니다.
ONNX 백엔드 구현: 사용자 지정 솔루션을 위해 ONNX 백엔드 구현에 대한 가이드를 참조합니다.
새로운 연산자/함수 추가: 새로운 연산자 또는 함수를 추가하는 절차에 대한 문서를 참조합니다.
실험적 기능 관리: 실험적 연산자를 관리하고 사용하는 방법을 배웁니다.
릴리스 확인: Sigstore 증명을 사용하여 ONNX PyPI 릴리스를 확인하는 프로세스를 이해합니다.
ONNX 문서의 사용 사례
- 모델 상호 운용성
- 하드웨어 가속
- 모델 최적화
- 연구 및 개발
- 프로덕션 배포
