在生产环境中通过 ONNX 轻松部署 PyTorch 模型

2023-11-26 14:59:09

在当今快速发展的 AI 时代，将训练有素的机器学习模型部署到生产环境中以供实际使用至关重要。在众多模型部署技术中，ONNX（开放神经网络交换） 因其广泛的模型兼容性和跨平台可移植性而脱颖而出。对于 PyTorch 用户来说，将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式并使用 ONNX 运行时进行部署是简化这一过程的绝佳方法。

1. ONNX Runtime 安装

第一步是安装 ONNX Runtime，这是一个用于推断的高性能跨平台运行时。它支持各种操作系统，包括 Windows、Linux 和 macOS。可以从官方网站下载并安装 ONNX Runtime：

https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases

2. 导出模型

一旦安装了 ONNX Runtime，就可以将 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式。为此，可以使用 torch.onnx.export() 函数：

import torch

# 加载 PyTorch 模型
model = torch.load("my_model.pt")

# 导出 ONNX 模型
torch.onnx.export(model, inputs, output, "my_model.onnx")

在上面的代码中，inputs 是模型输入的示例张量，output 是模型输出的示例张量，my_model.onnx 是导出的 ONNX 模型文件的名称。

3. 模型校验

导出 ONNX 模型后，最好对其进行验证以确保其正确性。可以使用 ONNX 检查器工具来完成此操作：

pip install onnx

onnx.checker.check_model("my_model.onnx")

如果模型有效，检查器将不会报告任何错误。

4. 模型可视化

为了更深入地了解 ONNX 模型，可以使用 Netron 等可视化工具对其进行可视化。这可以帮助识别模型的结构、输入和输出。Netron 可以从以下网址下载：

https://github.com/lutzroeder/netron

5. 使用 ONNX 运行时进行推理

使用 ONNX Runtime 进行推理非常简单。只需创建一个 InferenceSession 对象并使用 run() 方法运行模型即可：

import onnxruntime

# 创建推理会话
session = onnxruntime.InferenceSession("my_model.onnx")

# 运行模型
inputs = {"input": input_data}
outputs = session.run(None, inputs)

在上面的代码中，input_data 是模型输入的数据，outputs 是模型输出的数据。