跨平台实战：用ONNX在移动端部署AI模型的完整指南

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   开发一个Flask服务端应用，接收用户上传的图片后，通过ONNX Runtime运行YOLOv5模型进行物体检测。要求包含：1) 文件上传接口 2) ONNX模型加载 3) 检测结果可视化 4) 返回JSON格式的检测结果。提供Dockerfile便于部署。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

在AI模型的落地过程中，跨平台部署一直是个让人头疼的问题。不同框架之间的兼容性、不同设备的性能差异，都会影响模型的最终效果。最近我在做一个移动端的物体检测项目，尝试了用ONNX格式来统一模型部署，效果非常不错，这里和大家分享一下实战经验。

为什么选择ONNX？

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的模型表示格式，它能让不同框架训练的模型相互转换和运行。比如你可以把PyTorch训练的模型导出为ONNX格式，然后在iOS、Android甚至嵌入式设备上运行。

• 兼容性强：支持多种主流框架（PyTorch、TensorFlow等）的模型转换
• 性能优化：ONNX Runtime提供了高效的推理引擎
• 跨平台：一次转换，多处部署

实战项目概览

我这次的项目是用YOLOv5做物体检测，主要流程分为四个部分：

1. 模型训练与转换
2. Flask服务端开发
3. ONNX Runtime集成
4. 前后端联调

1. 模型训练与转换

首先在PyTorch中训练好YOLOv5模型后，使用官方提供的导出脚本将模型转换为ONNX格式。这里有几个关键点需要注意：

• 转换时要指定输入尺寸
• 检查opset版本是否兼容目标平台
• 验证转换后的模型精度

2. Flask服务端开发

服务端采用Flask框架，主要实现三个功能：

1. 文件上传接口：接收客户端上传的图片
2. 预处理：将图片调整为模型输入尺寸并归一化
3. 后处理：解析模型输出并绘制检测框

核心代码如下（仅示意流程）：

• 使用Flask的request.files接收上传文件
• 用OpenCV处理图片
• 通过ONNX Runtime运行推理

3. ONNX Runtime集成

这部分是整个项目的核心。ONNX Runtime的Python API非常简单：

1. 创建推理会话（InferenceSession）
2. 准备输入数据
3. 运行推理
4. 解析输出

特别要注意输入输出的张量名称和形状要与模型定义一致。

4. 前后端联调

服务端完成后，我开发了一个简单的网页用来测试：

• 前端：HTML+JS实现图片上传和结果显示
• 通信：使用Fetch API发送POST请求
• 展示：用Canvas绘制检测结果

部署方案

为了让服务更容易部署，我准备了Dockerfile：

FROM python:3.8

# 安装依赖
RUN pip install flask onnxruntime opencv-python

# 拷贝代码和模型
COPY app.py /app/
COPY yolov5s.onnx /app/

# 启动命令
CMD ["python", "app.py"]

踩坑与优化

在开发过程中遇到几个典型问题：

1. 输入尺寸不匹配：ONNX模型对输入形状有严格要求，必须与导出时一致
2. 后处理复杂：YOLOv5的输出需要额外处理才能得到检测框
3. 性能瓶颈：图片预处理占用了较多时间

优化措施：

• 使用OpenCV的DNN模块加速预处理
• 对模型输出进行批处理
• 启用ONNX Runtime的优化选项

总结

通过这个项目，我验证了ONNX在跨平台部署中的优势。相比直接使用原框架，ONNX Runtime提供了更好的兼容性和性能。

如果你也想尝试AI模型部署，推荐使用InsCode(快马)平台。它内置了ONNX Runtime环境，可以一键部署这类AI服务，省去了配置环境的麻烦。我实际使用后发现，从代码编写到服务上线，整个过程非常流畅。

未来我计划尝试更多模型的ONNX转换，比如自然语言处理模型。如果你有相关经验，欢迎交流分享！

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   开发一个Flask服务端应用，接收用户上传的图片后，通过ONNX Runtime运行YOLOv5模型进行物体检测。要求包含：1) 文件上传接口 2) ONNX模型加载 3) 检测结果可视化 4) 返回JSON格式的检测结果。提供Dockerfile便于部署。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果