Optimum项目v1.26.0版本发布：新增多模型支持与性能优化

Optimum是Hugging Face推出的一个专注于优化Transformer模型推理性能的开源工具库。它提供了与ONNX Runtime、TensorRT等高性能推理引擎的无缝集成，帮助开发者将Hugging Face生态中的模型以最优方式部署到生产环境。

最新发布的v1.26.0版本带来了多项重要更新，主要包括新增对多个前沿模型架构的ONNX导出支持，以及多项性能优化功能。本文将详细介绍这些技术更新内容。

新增模型ONNX导出支持

1. D-FINE模型支持

D-FINE是一种新型的深度神经网络架构，特别适用于处理序列数据。本次更新实现了对该模型的ONNX格式导出能力，使得开发者能够利用ONNX Runtime的高效推理引擎来加速D-FINE模型的部署。

2. ColPali模型支持

ColPali是一种结合了视觉和语言处理能力的多模态模型。Optimum现在可以将其导出为ONNX格式，这对于需要在边缘设备或云端高效运行多模态应用的场景尤为重要。

3. InternLM2模型支持

InternLM2是新一代的大语言模型，具有更强的上下文理解和生成能力。通过ONNX导出支持，开发者现在可以更高效地部署这一先进的语言模型。

4. 中文CLIP模型支持

CLIP模型在跨模态检索任务中表现出色，本次更新特别增加了对中文CLIP模型的支持，为中文多模态应用开发提供了更好的工具支持。

5. Qwen3模型支持

Qwen3是通义千问系列的最新语言模型，具有更强的中文处理能力。Optimum现在可以将其转换为ONNX格式，便于在各种环境中高效部署。

性能优化新特性

1. ONNX模型精简工具集成

新版本引入了onnxslim工具支持，该工具可以自动分析和优化ONNX模型结构，移除冗余节点和层，显著减小模型体积并提升推理速度。

2. ORTSessionMixin与通用IO绑定

新增的ORTSessionMixin基类为所有ONNX Runtime会话提供了统一接口，同时实现了通用的IO绑定机制。这项改进使得内存拷贝操作最小化，特别有利于大模型的高效推理。

3. ModernBERT优化支持

针对ModernBERT这一BERT变体模型，Optimum现在提供了专门的ONNX Runtime优化策略，可以显著提升这类模型在实际应用中的推理性能。

兼容性改进

v1.26.0版本确保了与Transformers 4.52版本的完全兼容，开发者可以放心地使用最新版本的Transformers库与Optimum配合工作。

测试覆盖扩展

本次更新还大幅扩展了ONNX Runtime的测试覆盖范围，特别是针对解码器模型的测试用例更加全面，确保了各种模型在导出后的稳定性和性能表现。

总结

Optimum v1.26.0版本的发布为开发者带来了更多模型选择和更强大的优化工具。无论是处理多模态任务的ColPali，还是专注于中文处理的Qwen3和中文CLIP，现在都能通过ONNX Runtime获得最佳性能。同时，新增的优化功能和改进的测试覆盖进一步提升了工具的可靠性和易用性，为生产环境中的模型部署提供了更强大的支持。