探索无限可能：onnx-tool —— 强大的ONNX模型编辑与优化工具

2024-05-21 23:41:41作者：幸俭卉

**加速AI模型探索之旅：ONNX-Tool** —— 这款强大而灵活的工具专为ONNX模型设计，涵盖了从深度学习模型的精细编辑到性能剖析的全方位需求。无论是NLP领域的巨匠如BERT、GPT，还是扩散模型如Stable Diffusion，或是计算机视觉先锋，ONNX-Tool都能游刃有余。它通过智能优化如常量折叠、操作符融合，显著提升模型效率，同时，其详尽的模型分析功能，包括tensor形状推断和每层运算量统计，让模型内部一目了然。此外，独特的内存压缩技术针对大型语言模型和高分辨率图像处理模型，有效减小内存占用高达5%，无需牺牲性能。轻松安装后，开发者可迅速分析并调整模型，实现极致的计算效能与资源管理。不论是研究还是工程实践，ONNX-Tool都是您不可或缺的伙伴。立即体验，解锁AI模型优化的新境界！

项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/on/onnx-tool

项目介绍

onnx-tool 是一款强大的ONNX模型处理库，它提供了对ONNX模型的解析、编辑、分析以及优化功能。无论是折叠常量层、融合运算符，还是进行形状推理与内存压缩，onnx-tool都能轻松应对，帮助开发者在深度学习模型部署中实现更高的效率和性能。

项目技术分析

模型解析与编辑

利用onnx-tool提供的Python API，你可以将ONNX模型转化为易编辑的形式，通过onnx_tool.Model, onnx_tool.Graph 和 onnx_tool.Node 进行灵活操作。对模型进行任何细微改动后，只需简单调用save_model即可保存更改至新的ONNX文件。

形状推理与模型分析

onnx-tool集成了高效的形状推理算法，能够准确预测模型在不同输入尺寸下的行为。此外，它还能统计每个操作符的MACs（Multiply-Accumulate Operations），以及内存占用和参数数量，为模型优化提供关键数据。

计算图与形状引擎

该工具的独特之处在于其计算图与形状引擎的分离设计，使模型仅关注计算过程，而形状更新则由独立的引擎负责。这极大地简化了模型推理引擎的设计。

运算符融合

onnx-tool支持多OP融合，如Transformer中的MHA与Layernorm融合，以及Resnet18等模型的优化，显著减少了模型的复杂性，提高了运行速度。

子模型提取

该工具允许用户从大型模型中提取子模型，以实现模型并行，有效提高大规模模型的处理能力。

内存压缩

针对LLM和高分辨率CV模型，onnx-tool实现了激活Tensor的高效压缩，能在不影响精度的前提下，显著减少内存使用。

应用场景

onnx-tool广泛应用于各种领域的模型，包括但不限于NLP（BERT, T5, GPT, LLaMa, MPT）、扩散模型（Stable Diffusion）、计算机视觉（Detic, BEVFormer, SSD300_VGG16）以及音频处理（sovits, LPCNet）。无论是在边缘设备上的实时推理，还是云端服务器的大规模模型训练，onnx-tool都是你不可或缺的工具。