Glossaire

Open Neural Network Exchange (ONNX)

Qu’est-ce que Open Neural Network Exchange (ONNX) ?

Open Neural Network Exchange (ONNX) est un format de fichier ouvert pour les modèles de machine learning, présenté en 2017 par Microsoft et Facebook (aujourd’hui Meta) et désormais hébergé par la LF AI & Data Foundation. Un modèle entraîné par exemple avec PyTorch peut être exporté en ONNX puis exécuté avec d’autres outils ou environnements d’exécution comme ONNX Runtime. Cela facilite le passage d’un framework à l’autre et le déploiement sur différents matériels.

Thèmes

format
interopérabilité
open source

Essayer KI.ordo

Agents, flux et modèles dans un seul espace de travail – démo gratuite de 24 heures.

Lancer la démo

← Tous les termes

Termes associés

PyTorch

PyTorch est un framework open source d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour le langage Python. Développé à l'origine chez Meta (alors Facebook), il est géré depuis 2022 par la PyTorch Foundation, rattachée à la Linux Foundation. PyTorch est très répandu dans la recherche et l'industrie, car il permet de construire des modèles de façon flexible, de les entraîner sur GPU et de les tester pas à pas ; de nombreux modèles de langage et d'image connus sont conçus avec lui.

framework
apprentissage profond
+1

TensorFlow

TensorFlow est un framework open source d'apprentissage automatique développé par Google et publié en 2015. Il permet de concevoir, d'entraîner et de déployer des réseaux de neurones dans des applications, sur des serveurs ou des appareils mobiles. Keras en constitue l'interface de haut niveau accessible ; les usages typiques vont de la classification d'images aux prévisions et aux systèmes de recommandation.

Framework
Deep learning
+1

MXNet

Apache MXNet était un framework open source de deep learning capable d’entraîner efficacement des modèles sur plusieurs GPU et machines, avec des interfaces pour Python, C++, R, Scala et d’autres langages. Amazon Web Services l’a soutenu pendant quelques années comme framework privilégié. L’Apache Software Foundation a mis fin au projet en septembre 2023 et l’a transféré dans l’Apache Attic en février 2024 ; il n’est plus développé. Les modèles existants sont généralement migrés vers d’autres frameworks.

framework
deep learning
+1

Scikit-learn

Scikit-learn est une bibliothèque Python open source dédiée à l'apprentissage automatique classique. Elle fournit des outils homogènes pour la classification, la régression, le clustering, la réduction de dimension, le prétraitement des données et l'évaluation des modèles, comme la validation croisée. Fondée sur NumPy et SciPy, elle est très utilisée dans l'enseignement, la recherche et la pratique grâce à son interface simple et cohérente. Pour les réseaux de neurones profonds, on lui préfère généralement PyTorch ou TensorFlow.

Python
bibliothèque
+1