0Pricing
MLOps Academy · Lekcja

Eksport do ONNX na potrzeby przenośności

Przenoś model między frameworkami i środowiskami uruchomieniowymi

Eksport do ONNX na potrzeby przenośności to bezpłatna lekcja MLOps Academy na CoddyKit. To lekcja 3 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej MLOps Academy, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs MLOps Academy zawiera 4 lekcji w sumie.

Części tej lekcji nie zostały jeszcze przetłumaczone i są wyświetlane po angielsku.

The Portability Problem

You trained in PyTorch but want to serve in C++ or the browser. A framework-locked file makes that painful. ONNX fixes it. 🌍

What ONNX Is

ONNX is an open, shared format for models. It describes the math as a graph that many frameworks and runtimes can read.

A Graph of Operators

Under the hood an ONNX model is a graph of standard operators like MatMul and Relu, plus the learned weights.

Train Once, Run Anywhere

Export once and the same file runs on servers, mobile, and edge devices through different runtimes, no retraining needed.

Export from PyTorch

PyTorch ships an exporter. You pass the model and a sample input to torch.onnx.export so it can trace the graph.

import torch
torch.onnx.export(model, sample, 'model.onnx')

Why a Sample Input?

The exporter runs your model on the sample to record which ops fire. That traced run becomes the graph it saves.

Convert from sklearn

For scikit-learn use the skl2onnx library. You give it the model and the input shape to produce an ONNX graph.

from skl2onnx import to_onnx
onx = to_onnx(model, X[:1])

Run with ONNX Runtime

ONNX Runtime is a fast, cross-platform engine. You load the .onnx file into a session and call run to get predictions.

import onnxruntime as ort
sess = ort.InferenceSession('model.onnx')

Speed and Hardware

ONNX Runtime can use execution providers like CUDA or TensorRT to accelerate the same model on different hardware. ⚡

Opset Versions

Each export targets an opset version that defines available operators. Match it to what your runtime supports, or loading fails.

Always Verify Outputs

After export, run both models on the same input and compare. Confirm the ONNX result matches the original before you ship it. ✅

Quick Check

Let's see how well you understand ONNX.

Recap

You can export models to ONNX, run them with ONNX Runtime on any hardware, mind the opset, and always verify outputs match. 🎉

Często zadawane pytania

Czy lekcja „Eksport do ONNX na potrzeby przenośności” jest bezpłatna?

Tak — pełny tekst „Eksport do ONNX na potrzeby przenośności” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu MLOps Academy, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs MLOps Academy zawiera 4 lekcji w sumie.

Co nauczysz się w „Eksport do ONNX na potrzeby przenośności”?

Przenoś model między frameworkami i środowiskami uruchomieniowymi Ćwiczysz MLOps Academy z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.

Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć MLOps Academy?

Nie wymagamy żadnego doświadczenia. MLOps Academy w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 3 z 4.

Ile czasu zajmuje lekcja „Eksport do ONNX na potrzeby przenośności”?

Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.

Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji MLOps Academy?

Tak. Każda lekcja MLOps Academy zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.

Wszystkie lekcje w tym kursie

  1. Serializacja za pomocą Pickle i Joblib
  2. MLflow Model Flavor
  3. Eksport do ONNX na potrzeby przenośności
  4. Definiowanie sygnatury i schematu modelu
← Powrót do MLOps Academy