ONNX Runtime Rust绑定安装与配置完全指南

ONNX Runtime Rust绑定安装与配置完全指南

onnxruntime-rs Rust wrapper for Microsoft's ONNX Runtime (version 1.8) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/onnxruntime-rs

项目基础介绍及编程语言

ONNX Runtime Rust绑定 是一个由优快云公司开发的InsCode AI大模型提及的开源项目，旨在为微软的ONNX Runtime提供Rust语言的支持。ONNX Runtime本身是用来运行ONNX（开放神经网络交换格式）模型的高性能运行时环境，支持多种平台和硬件加速器。此项目分为两个核心部分：onnxruntime-sys，提供了对ONNX Runtime C API的底层绑定；以及onnxruntime，构建了一个更安全、高层的API供Rust开发者使用。

主要编程语言: Rust

关键技术和框架

• ONNX: 开放的标准格式，用于表示机器学习模型，允许模型在不同的框架之间转换。
• Rust: 系统编程语言，强调安全性、并发性和性能。
• C API: ONNX Runtime提供的底层接口，使得其他语言如Rust可以通过系统绑定来调用其功能。
• Cargo: Rust的包管理和构建系统，用于管理依赖和构建流程。

安装与配置步骤

准备工作

1. 安装Rust: 首先确保你的系统上安装了Rust和Cargo。访问Rust官方网站，按照指示进行安装。

2. Git: 你需要有Git工具以克隆项目源码。

克隆项目

打开终端或命令提示符，执行以下命令来克隆项目到本地：

git clone https://github.com/nbigaouette/onnxruntime-rs.git
cd onnxruntime-rs

设置ONNX Runtime

该库提供了几种获取ONNX Runtime的方法：

• 下载预编译二进制文件
  • 默认行为，无需额外设置。
• 指向本地已安装版本
  • 使用环境变量ORT_LIB_LOCATION指定路径。
• 从源代码编译（当前不可用）

如果你想使用特定策略（比如使用CUDA支持），可通过环境变量ORT_STRATEGY和ORT_USE_CUDA=1来配置，但请注意，在某些情况下可能需要额外的环境配置或编译选项。

构建与测试

1. 简单构建:

   在项目根目录下，直接运行Cargo来构建默认目标：

   cargo build
   

2. 运行示例:

   示例程序帮助理解如何使用这个库。例如，运行c_api_sample例子，首先下载模型，然后构建并运行：

   curl -LO "https://github.com/onnx/models/raw/master/vision/classification/squeezenet/model/squeezenet1.0-8.onnx"
   cargo run --example c_api_sample
   

   对于更高级的使用，参照相应的示例目录下的.rs文件。

注意事项

• 当使用ORT_STRATEGY=system时，确保ONNX Runtime库位于系统搜索路径中，否则可能遇到加载库的错误。
• 根据操作系统不同，可能需要调整环境变量（如LD_LIBRARY_PATH）来正确找到库文件。
• 开发过程中，保持关注项目的更新和文档，因为依赖项或构建过程可能会随时间而变化。

这样，你就成功地安装和配置了ONNX Runtime Rust绑定，可以开始探索和利用它在Rust项目中的强大功能了。

onnxruntime-rs Rust wrapper for Microsoft's ONNX Runtime (version 1.8) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/onnxruntime-rs