OnnxSlim：优化大型ONNX模型的工具包

OnnxSlim：优化大型ONNX模型的工具包

OnnxSlimA Toolkit to Help Optimize Large Onnx Model项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/on/OnnxSlim

项目介绍

OnnxSlim 是一个专为优化大型 ONNX 模型而设计的工具包，旨在通过减少模型中的运算符数量，保持相同精度的同时提升推理速度。该工具包已经展现出了其在模型性能优化方面的卓越能力，比如在AICAS 2024挑战赛中获得第一，说明了它在LLM推理优化上的领先地位。OnnxSlim支持与多个知名框架集成，如MNN-LLM、Ultralytics、以及Transformers.js，体现了其广泛的应用潜力。

项目快速启动

安装OnnxSlim

您可以选择以下任一方式安装OnnxSlim：

# 从PyPI安装
pip install onnxslim

# 或者，直接从源码安装
pip install git+https://github.com/WeLoveAI/OnnxSlim.git@main

# 若需本地开发环境，则可克隆仓库并安装
git clone https://github.com/WeLoveAI/OnnxSlim
cd OnnxSlim/
pip install .

使用示例

一旦安装完成，你可以轻松地对你的ONNX模型进行瘦身：

import onnxslim

your_onnx_model = 'path/to/your/model.onnx'  # 你的原始ONNX模型路径
slimmed_onnx_model = 'path/to/slimmed/model.onnx'  # 瘦身后模型保存路径

# 对模型进行优化
optimized_model = onnxslim.optimize(your_onnx_model)

# 保存优化后的模型
optimized_model.save(slimmed_onnx_model)

执行以上步骤后，您将得到一个体积更小但功能不变的ONNX模型。

应用案例和最佳实践

OnnxSlim可以应用于各种场景，特别是对推理效率有高要求的边缘计算设备或低功耗设备上。一个典型的例子是在部署计算机视觉任务时，利用OnnxSlim对预先训练好的模型（如ResNet、MobileNet等）进行优化，实现更快的推理速度而不牺牲识别率。

最佳实践中，建议先对模型进行基准测试，记录原模型的性能指标（如推理时间、内存消耗）。优化后，重新评估这些指标，以确保优化效果符合预期，并确认精度无明显下降。

典型生态项目

OnnxSlim融入了许多前沿的机器学习生态系统，如被整合到MNN、Ultralytics的YOLO系列、Hugging Face的Transformers库的JavaScript版本中。这意味着通过OnnxSlim优化的模型可以无缝对接这些流行框架和库，促进深度学习模型在实际应用中的高效部署和运行。

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请注意，本教程基于假设情景构建，实际项目链接并非提供的“https://github.com/WeLoveAI/OnnxSlim.git”，因为具体链接指向的信息可能有所不同。确保在实际操作前查阅最新的官方文档获取最新安装和使用指南。

OnnxSlimA Toolkit to Help Optimize Large Onnx Model项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/on/OnnxSlim