探索ONNX Runtime Server：高性能机器学习推理服务

探索ONNX Runtime Server：高性能机器学习推理服务

onnxruntime-server ONNX Runtime Server: The ONNX Runtime Server is a server that provides TCP and HTTP/HTTPS REST APIs for ONNX inference. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/onnxruntime-server

ONNX Runtime Server：项目的核心功能

ONNX Runtime Server是一款提供TCP和HTTP/HTTPS REST API的机器学习推理服务器，致力于提供简洁、高效的ML推理和优秀的开发者体验。

项目介绍

ONNX Runtime Server基于ONNX（Open Neural Network Exchange）标准，旨在为各种环境中训练的机器学习模型提供推理服务。用户只需将训练好的模型导出为ONNX文件，并将其放置在特定的目录结构中，即可通过服务器提供的API进行推理，而无需编写任何额外的代码或元数据。

项目技术分析

ONNX Runtime Server采用C++开发，支持在CPU或CUDA环境下运行ONNX模型，提供类型/形状信息的输入输出分析，并内建Swagger API文档，便于团队成员通过API测试机器学习模型。

项目构建依赖于以下技术栈：

• ONNX Runtime：ONNX官方提供的运行时库，用于执行ONNX模型。
• Boost：一个广泛应用于C++的库，提供多种通用和常用的功能。
• CMake：一款跨平台的安装（编译）工具，能够使用简单的声明性语句描述所有平台的安装（编译过程）。
• CUDA（可选）：NVIDIA提供的并行计算平台和编程模型，用于GPU加速计算。
• OpenSSL（可选）：一个开源的加密库，用于HTTPS通信加密。

项目及技术应用场景

ONNX Runtime Server适用于需要快速部署和高效执行ONNX模型的场景，如在线服务、云服务或边缘计算。以下是一些典型的应用场景：

1. 在线推理服务：为Web应用或移动设备提供实时推理服务，例如图像识别、自然语言处理等。
2. 云服务：在云环境中部署模型，为多个用户或服务提供高性能推理。
3. 边缘计算：在资源受限的边缘设备上执行模型，满足实时性要求高的应用。

项目特点

1. 易于部署：只需将ONNX模型文件放置在特定目录结构中，即可通过API进行推理。
2. 灵活的运行环境：支持CPU和CUDA两种运行环境，可根据实际硬件配置选择。
3. 类型/形状信息提供：分析ONNX模型的输入输出，为团队成员提供类型和形状信息。
4. 内建Swagger文档：便于开发者通过API测试和验证模型。
5. 多端口支持：支持TCP、HTTP和HTTPS端口，满足不同的通信需求。
6. 容器友好：支持在Docker容器中运行，便于部署和管理。

以下是ONNX Runtime Server的更多详细信息：

• 构建要求：用户需要安装ONNX Runtime、Boost、CMake等依赖库。如果需要GPU加速，还需要安装CUDA和cuDNN。
• 安装方式：可以通过源代码编译安装，也可以通过包管理器进行安装（如Arch Linux的AUR仓库）。
• 运行选项：用户可以通过命令行参数或环境变量设置服务器参数，如工作线程数、请求负载限制、模型目录路径等。
• API使用：根据模型文件放置的路径，构造相应的API请求，即可进行推理操作。

ONNX Runtime Server以其高效的性能和便捷的部署方式，成为开发者和企业在各种机器学习应用场景中的优选方案。通过其高性能的推理能力和灵活的配置选项，用户可以轻松地将机器学习模型转化为实际的生产力。

onnxruntime-server ONNX Runtime Server: The ONNX Runtime Server is a server that provides TCP and HTTP/HTTPS REST APIs for ONNX inference. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/onnxruntime-server