Despliegue de modelos convertidos al formato ONNX

Ventajas de convertir modelos a un tiempo de ejecució ONNX

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La conversión de un modelo a un tiempo de ejecución d ONNX e ofrece varias ventajas, especialmente en el contexto de las aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Algunas de las ventajas de convertir modelos a un tiempo de ejecució ONNX e son las siguientes:

• Compatibilidad multiplataforma : ONNX proporciona un formato estándar para representar modelos de aprendizaje automático, lo que facilita la implementación de modelos en diferentes marcos, como PyTorch o Tensorflow. Puede entrenar modelos en un framework e implementarlos en otro framework que admita el tiempo de ejecución de ONNX .

• Rendimiento mejorado : el tiempo de ejecución de ONNX optimiza los modelos para la inferencia aplicando varias optimizaciones específicas de hardware y software, como las optimizaciones de gráficos. Además, admite la ejecución en hardware diverso, como CPU y GPU, lo que garantiza una utilización eficiente de los recursos.

• Interoperabilidad : ONNX proporciona una forma de entrenar modelos, como PyTorch, TensorFlow, y scikit-learn en un marco y luego exportarlos para ejecutarlos en otro entorno, lo que agiliza los flujos de trabajo. Rompe las barreras entre los distintos marcos de aprendizaje profundo, lo que permite a los desarrolladores aprovechar los puntos fuertes de las distintas bibliotecas sin quedar atrapados en un único ecosistema.

Marcos compatibles para la conversión

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Puede convertir modelos de aprendizaje automático que utilicen los siguientes marcos de trabajo a un formato de ONNX :

1. PyTorch
2. TensorFlow
3. CatBoost
4. LightGBM
5. XGBoost
6. Scikit-learn

Conversión de modelos de PyTorch al formato de ONNX

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Siga este proceso para convertir su modelo entrenado en PyTorch al formato ONNX :

1. Importar librerías : Empieza importando las librerías esenciales, como onnxruntime para ejecutar el modelo, torch para las funcionalidades PyTorch, y otras librerías necesarias para tu aplicación.

2. Crear o descargar un modelo de PyTorch : Puede crear un modelo de PyTorch utilizando su propio conjunto de datos o utilizar modelos proporcionados por repositorios de modelos externos de código abierto como Hugging Face.

3. Convertir el modelo PyTorch al formato ONNX : Para convertir el modelo PyTorch al formato ONNX:

   a. Preparar el modelo : Asegúrese de que su modelo de e PyTorch a esté en modo de evaluación utilizando la función de e a ( model.eval() ). Es posible que necesite un tensor de entrada ficticio para que coincida con la forma del modelo.

   b. Exporte el modelo : Utilice la función torch.onnx.export para convertir el modelo al formato ONNX.

4. Verifique la conversión : Después de convertir el modelo, compruebe que funciona como se espera utilizando la biblioteca onnx.

Conversión de modelos de TensorFlow al formato de ONNX

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Siga este proceso para convertir su modelo TensorFlow al formato ONNX:

1. Importar bibliotecas : Empiece por importar las bibliotecas esenciales, como tf2onnx , para facilitar la conversión de modelos de TensorFlow a ONNX, y otras bibliotecas necesarias para su aplicación.

2. Descargar modelo de aprendizaje automático ( TensorFlow ): Debe descargar el modelo de aprendizaje automático ( TensorFlow ) creado externamente y los datos que se utilizan para entrenar el modelo.

3. Convertir un modelo de TensorFlow al formato ONNX : Utilice el comando tf2onnx.convert para convertir su modelo de TensorFlow creado en el formato SavedModel al formato ONNX . Si desea convertir un modelo de TensorFlow Lite , utilice la bandera --tflite en lugar de la bandera --saved-model .

4. Verifique la conversión : Después de convertir el modelo, compruebe que funciona como se espera utilizando la biblioteca onnx.

Conversión de modelos de CatBoost al formato ONNX

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Siga este proceso para convertir su modelo entrenado en CatBoost al formato ONNX:

1. Importar bibliotecas : Empiece por importar las bibliotecas esenciales, como onnxruntime para ejecutar el modelo, catboost para las funcionalidades de CatBoost , y otras bibliotecas necesarias para su aplicación.

2. Crear o descargar un modelo de CatBoost : Puede crear un modelo de CatBoost utilizando su propio conjunto de datos o utilizar modelos proporcionados por repositorios de modelos externos de código abierto como Hugging Face.

3. Convertir el modelo CatBoost al formato ONNX : Para convertir el modelo CatBoost al formato ONNX :

   a. Cargar el modelo CatBoost : Puede cargar el modelo CatBoost utilizando bibliotecas como pickle:

   catboost_model = pickle.load(file)
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   b. Exportar el modelo : Utilice la función catboost_model.save_model con el parámetro de formato establecido en onnx para convertir el modelo al formato ONNX .

   catboost_model.save_model(
       onnx_model_name,
       format="onnx",
       export_parameters={
           'onnx_domain': 'ai.catboost',
           'onnx_model_version': 1,
           'onnx_doc_string': 'test model for Regressor',
           'onnx_graph_name': 'CatBoostModel_for_Regression'
       }
   )
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4. Verifique la conversión : Después de convertir el modelo, compruebe que funciona como se espera utilizando la biblioteca onnx.

Conversión de modelos de LightGBM al formato ONNX

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Siga este proceso para convertir su modelo entrenado en LightGBM al formato ONNX :

1. Importar bibliotecas : Empiece importando las bibliotecas esenciales, como onnxruntime para ejecutar el modelo, lightgbm para las funcionalidades de LightGBM , y onnxmltools para la conversión y otras bibliotecas necesarias para su aplicación.

2. Crear o descargar un modelo de LightGBM : Puede crear un modelo de LightGBM utilizando su propio conjunto de datos o utilizar modelos proporcionados por repositorios de modelos externos de código abierto como Hugging Face.

3. Convertir el modelo LightGBM al formato ONNX : Para convertir el modelo LightGBM al formato ONNX :

   a. Cargar el modelo LightGBM : Puede cargar el modelo LightGBM utilizando bibliotecas como pickle:

   lgbm_model = pickle.load(file)
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   b. Exportar el modelo : Utilice la función " convert_lightgbm " para convertir el modelo al formato " ONNX ".

   from onnxmltools import convert_lightgbm
   from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType
   from onnxmltools.utils import save_model      
   
   initial_types = [("float_input", FloatTensorType([None, X.shape[1]]))]
   onnx_model = convert_lightgbm(model=lgbm_model, initial_types=initial_types)
   onnx_model_filename = "lgbm_model.onnx"
   save_model(onnx_model, onnx_model_filename)
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   Consejo:

   Para solucionar problemas con la conversión de modelos de LightGBM al formato de ONNX , consulte Solución de problemas de watsonx.ai Runtime.

4. Verifique la conversión : Después de convertir el modelo, compruebe que funciona como se espera utilizando la biblioteca onnx.

Conversión de modelos de XGBoost al formato de ONNX

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Siga este proceso para convertir su modelo entrenado en XGBoost al formato ONNX :

1. Importar bibliotecas : Empiece por importar las bibliotecas esenciales, como onnxruntime para ejecutar el modelo, xgboost para las funcionalidades de XGBoost , y otras bibliotecas necesarias para su aplicación.

2. Crear o descargar un modelo de XGBoost : Puede crear un modelo de XGBoost utilizando su propio conjunto de datos o utilizar modelos proporcionados por repositorios de modelos externos de código abierto como Hugging Face.

3. Convertir el modelo XGBoost al formato ONNX : Para convertir el modelo XGBoost al formato ONNX:

   a. Cargar el modelo XGboost : Puede cargar el modelo XGBoost utilizando bibliotecas como pickle:

   xgboost_model = pickle.load(file)
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   b. Exportar el modelo : Utilice la función " convert_xgboost " para convertir el modelo al formato " ONNX ".

   from onnxmltools import convert_xgboost
   from onnxconverter_common.data_types import FloatTensorType
   from onnxmltools.utils import save_model
   
   initial_types = [("float_input", FloatTensorType([None, X.shape[1]]))]
   onnx_model = convert_xgboost(xgboost_model, initial_types=initial_types)
   onnx_model_filename = "xgboost_onnx_model.onnx"
   save_model(onnx_model, onnx_model_filename)
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4. Verificar la conversión : Después de convertir el modelo, verifique que el modelo funciona como se espera utilizando la biblioteca onnx.

Conversión de modelos de scikit-learn al formato de ONNX

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Siga este proceso para convertir su modelo entrenado en scikit-learn al formato ONNX :

1. Importar bibliotecas : Empiece por importar las bibliotecas esenciales, como onnxruntime para ejecutar el modelo, sklearn para las funcionalidades de scikit-learn , skl2onnx para la conversión y otras bibliotecas necesarias para su aplicación.

2. Crear o descargar un modelo de scikit-learn : Puede crear un modelo de scikit-learn utilizando su propio conjunto de datos o utilizar modelos proporcionados por repositorios de modelos externos de código abierto como Hugging Face.

3. Convertir el modelo scikit-learn al formato ONNX : Para convertir el modelo scikit-learn al formato ONNX :

   a. Cargar el modelo scikit-learn : Puede cargar el modelo scikit-learn utilizando bibliotecas como pickle:

   sklearn_model = pickle.load(file)
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   b. Exportar el modelo : Utilice la función " to_onnx " para convertir el modelo al formato " ONNX ".

   from skl2onnx import to_onnx
   onnx_model = to_onnx(sklearn_model, X, target_opset=19)
   
   with open("sklearn_model.onnx", "wb") as f:
      f.write(onnx_model.SerializeToString())
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4. Verifique la conversión : Después de convertir el modelo, compruebe que funciona como se espera utilizando la biblioteca onnx.

Implementación de modelos convertidos a formato e ONNX

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Utilice la especificación de software de onnxruntime_opset_19 para implementar su modelo de aprendizaje automático convertido al formato de ONNX . Debe especificar la especificación del software y el tipo de modelo cuando almacene el modelo en el repositorio de tiempo de ejecución de watsonx.ai. Para obtener más información, consulte Especificaciones de software compatibles.

Para implementar modelos convertidos a formato ONNX desde la interfaz de usuario, siga estos pasos:

1. En su espacio de despliegue, vaya a la pestaña Activos.

2. Busque su modelo en la lista de activos, haga clic en el icono Menú y seleccione Desplegar.

3. Seleccione el tipo de despliegue para su modelo. Elija entre las opciones de despliegue en línea o por lotes.

4. Introduzca un nombre para su despliegue y, opcionalmente, introduzca un nombre de servicio, una descripción y etiquetas.

   Nota:

   • Utilice el campo Nombre de servicio para especificar un nombre para su despliegue en lugar del ID de despliegue.
   • El nombre de servicio debe ser único dentro del espacio de nombres.
   • El nombre del servidor debe contener sólo estos caracteres a-z,0-9,_] y debe tener un máximo de 36 caracteres.
   • En los flujos de trabajo en los que se utiliza periódicamente su modelo de base personalizado, considere la posibilidad de asignar a su modelo el mismo nombre de servicio cada vez que lo implemente. De esta manera, después de eliminar y volver a desplegar el modelo, puede seguir utilizando el mismo punto final en su código.

5. Seleccione una especificación de hardware para su modelo.

6. Seleccione una configuración y una especificación de software para su modelo.

7. Pulse Crear.

Prueba del modelo

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Siga estos pasos para probar sus modelos desplegados convertidos al formato ONNX:

1. En su espacio de despliegue, abra la pestaña Despliegues y haga clic en el nombre del despliegue.
2. Haga clic en la pestaña Prueba para introducir un texto y obtener una respuesta del activo desplegado.
3. Introduzca los datos de la prueba en uno de los siguientes formatos, en función del tipo de activo que haya desplegado:
   • Texto : Introduzca datos de entrada de texto para generar un bloque de texto como salida.
   • JSON : Introduzca los datos de entrada JSON para generar la salida en formato JSON.
4. Haga clic en Generar para obtener resultados basados en su consulta.

Cuadernos de ejemplo

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Los siguientes cuadernos de muestra demuestran cómo implementar modelos de aprendizaje automático convertidos de PyTorch o TensorFlow al formato ONNX utilizando la biblioteca cliente Python :

Tema principal: Despliegue de activos de aprendizaje automático