Windows Server 2022 部署 ONNX 模型报错怎么办？

Windows Server 2022 部署 ONNX 模型遇阻？这篇指南帮你排忧解难！

在机器学习模型部署过程中，我们常常会遇到各种各样的环境问题。最近，一些开发者反馈在尝试将 ONNX 模型部署到 Windows Server 2022 时，遇到了“Unknown model file format version”的错误提示。明明在 Windows 10/11 开发环境下运行流畅，怎么换到服务器就“水土不服”了呢？

本文将深入剖析这一问题的根源，并提供详细的解决方案，帮助你在 Windows Server 2022 上顺利部署 ONNX 模型。

"Unknown model file format version"？先别慌！

开发者通常使用 Python 构建 ONNX 模型，然后将其集成到 .NET Core 应用程序中。在 Windows 10/11 环境下，模型加载和推理过程运行良好。然而，当尝试将相同的代码和模型部署到 Windows Server 2022 服务器时，却会遇到以下错误：

Error initializing model: Microsoft.ML.OnnxRuntime.OnnxRuntimeException: [ErrorCode:Fail] Load model from [path to model]\\modelname.onnx failed: C:\\apilot\\agent\_work\\1\\s\\engine\\lotus\\onnxruntime\\core\\graph\\model.cc:110 onnxruntime::Model::Model Unknown model file format version.

应用程序对 ONNX 文件具有访问权限，服务器上也安装了正确的 ONNX Runtime DLL 文件。问题似乎出在模型加载环节，相关代码如下：

var onnxScoringEstimator = mlContext.Transforms.ApplyOnnxModel(modelFile: modelFilePath, outputColumnNames: new[] { "dense" }, inputColumnNames: new[] { "embedding_input" }); 

难道 Windows Server 2022 不支持 ONNX 模型？当然不是！

版本兼容性才是问题的关键

导致“Unknown model file format version”错误的真正原因，很可能是 ONNX Runtime 版本不兼容。

ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一种开源的机器学习模型交换格式，它允许开发者在不同的机器学习框架之间进行模型的训练和部署。ONNX Runtime 则是 ONNX 模型的推理引擎，它支持多种平台和硬件加速器。

每个版本的 ONNX Runtime 支持特定版本的 ONNX 模型格式。如果在 Windows 10/11 开发环境下使用的 ONNX Runtime 版本高于 Windows Server 2022 服务器上的版本，便会出现模型格式不兼容的问题。

两招解决版本兼容性问题

解决这个问题的关键在于确保开发环境和服务器环境使用相同或兼容的 ONNX Runtime 版本。

1. 升级服务器上的 ONNX Runtime 版本

• 首先，检查开发环境中使用的 ONNX Runtime 版本。 你可以使用 pip show onnxruntime 命令查看。
• 登录到 Windows Server 2022 服务器，查看已安装的 ONNX Runtime 版本。 你可以使用 pip show onnxruntime 命令查看，如果未安装，可以使用 pip install onnxruntime 安装最新版本。
• 如果服务器版本低于开发环境版本，则需要下载最新版本的 ONNX Runtime 安装包并进行安装。 你可以从 ONNX Runtime 的官方网站下载最新版本的安装包。
• 安装完成后，重启应用程序，检查问题是否解决。

2. 使用与服务器版本兼容的 ONNX 模型

• 如果你无法升级服务器上的 ONNX Runtime 版本，则需要确保导出的 ONNX 模型与服务器版本兼容。
• 在 Python 环境中，可以使用 onnx.save 方法保存模型时，指定 opset_version 参数，以生成与目标 ONNX Runtime 版本兼容的模型文件。
• 你需要查阅 ONNX Runtime 官方文档，找到服务器版本所支持的 ONNX opset 版本范围，然后选择一个合适的版本号进行模型导出。 例如，如果服务器上的 ONNX Runtime 版本是 1.8.0，那么你需要选择一个小于或等于 13 的 opset 版本号。

部署 ONNX 模型的实用建议

在 Windows Server 2022 上部署 ONNX 模型时遇到“Unknown model file format version”错误，通常是由于 ONNX Runtime 版本不兼容造成的。通过升级服务器上的 ONNX Runtime 版本或使用兼容版本的 ONNX 模型，可以有效解决这个问题。

为了避免类似的兼容性问题，建议开发者：

• 始终保持开发环境和生产环境的一致性。
• 在部署模型之前，仔细阅读 ONNX Runtime 的官方文档，了解不同版本之间的兼容性问题。

常见问题解答

1. 问：如何确定 ONNX 模型所需的最低 ONNX Runtime 版本？

   答：你可以使用 Netron 工具打开 ONNX 模型文件，查看模型的 opset 版本。 模型所需的最低 ONNX Runtime 版本可以在 ONNX Runtime 的官方文档中找到。

2. 问：如何将 ONNX 模型转换为与旧版本 ONNX Runtime 兼容的格式？

   答：你可以使用 onnx.convert_version 方法将 ONNX 模型转换为与旧版本 ONNX Runtime 兼容的格式。

3. 问：除了 ONNX Runtime 版本不兼容之外，还有哪些因素可能导致“Unknown model file format version”错误？

   答：其他可能导致此错误的因素包括：模型文件损坏、模型文件路径错误、ONNX Runtime 安装不正确等。

4. 问：如果我已经尝试了所有解决方案，但问题仍然存在，该怎么办？

   答：你可以尝试在 ONNX Runtime 的 GitHub 仓库上提交 issue，寻求帮助。

5. 问：除了本文提到的解决方案之外，还有其他方法可以解决 ONNX 模型部署过程中遇到的问题吗？

   答：是的，还有其他一些方法可以解决 ONNX 模型部署过程中遇到的问题，例如：使用 Docker 部署 ONNX 模型、使用 Azure Machine Learning 服务部署 ONNX 模型等。