onnx_transformers：加速NLP管道，提升CPU推断速度

onnx_transformers：加速NLP管道，提升CPU推断速度

onnx_transformers Accelerated NLP pipelines for fast inference on CPU. Built with Transformers and ONNX runtime. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/onnx_transformers

当今自然语言处理（NLP）技术正在飞速发展，但模型推断速度成为限制其广泛应用的关键因素。onnx_transformers项目正是针对这一问题，提供了一套加速NLP管道的工具，帮助开发者在CPU上实现快速推断。

项目介绍

onnx_transformers是一个基于🤗Transformers和ONNX运行时的开源项目，旨在为NLP任务提供加速推断的解决方案。通过将模型转换为ONNX格式，onnx_transformers能够在不牺牲准确性的情况下，显著提高推断速度。

项目技术分析

onnx_transformers的核心技术在于将Hugging Face的Transformers模型转换为ONNX格式。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的生态系统，允许在不同框架和平台之间交换神经网络模型。onnx_transformers利用ONNX运行时（ONNX Runtime）在CPU上进行高效推断，从而加速NLP任务。

项目使用了与Transformers相似的管道API，但进行了少量调整以适应ONNX格式。用户只需提供模型路径或URL，onnx_transformers将自动下载模型（如果需要），创建ONNX图，并执行推断。

项目及技术应用场景

onnx_transformers支持以下下游任务：

• feature-extraction：为输入序列生成张量表示。
• ner：为输入序列中的每个单词生成命名实体映射。
• sentiment-analysis：为整个输入序列提供情感极性（积极/消极）。
• question-answering：在给定的上下文中，针对问题提取答案。
• zero-shot-classification：使用默认模型roberta-large-mnli进行零样本分类。

以下是几种典型的技术应用场景：

1. 内容审核：利用sentiment-analysis进行情感分析，自动筛选出负面或不当内容。
2. 问答系统：使用question-answering为用户提供快速准确的答案。
3. 信息抽取：通过ner从文本中抽取关键信息，如人名、组织名等。

项目特点

onnx_transformers具有以下显著特点：

1. 快速推断：通过ONNX运行时在CPU上实现加速推断，尤其适用于资源受限的环境。
2. 简单易用：API设计简洁，与Transformers API相似，易于上手。
3. 灵活支持多种模型：用户可以自由选择不同的模型进行转换和推断。
4. 缓存优化：第一次调用管道时，模型和ONNX图会被缓存，后续调用将直接从缓存中加载，提高效率。

总结

onnx_transformers为NLP领域提供了一个高效的推断加速方案。通过将Transformers模型转换为ONNX格式，并在CPU上实现快速推断，它为开发者在资源受限的环境下提供了一个有力的工具。无论是内容审核、问答系统还是信息抽取，onnx_transformers都能提供出色的性能，助力NLP技术的广泛应用。

（本文为虚构内容，旨在模拟SEO优化文章的撰写过程。）

onnx_transformers Accelerated NLP pipelines for fast inference on CPU. Built with Transformers and ONNX runtime. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/onnx_transformers