AI時代系列(1) 機器學習三部曲: 🔹 第一部：《機器學習 —— AI 智慧的啟航》
88/100 第九週：機器學習模型部署
88. ONNX 與跨平台部署 ⚙ 讓不同 AI 框架的模型可以互相轉換，提高兼容性！
ONNX 與跨平台部署 ⚙
讓不同 AI 框架的模型互通轉換，實現跨平台、跨硬體靈活部署！
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✅ 什麼是 ONNX？（Open Neural Network Exchange）
https://onnx.ai/
• 由 Microsoft、Facebook、AWS 等聯合推出的 開放標準模型格式
• 解決 不同 AI 框架（TensorFlow / PyTorch / Scikit-learn / Keras）不相容 的問題
• 支援模型一次訓練、多處部署（Train Once, Deploy Anywhere）
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✅ ONNX 核心優勢：
🧩 ONNX 生態系優勢
1️⃣ 跨框架轉換
🔹 專業說明：支援主流機器學習框架如 PyTorch、TensorFlow、Keras、XGBoost、LightGBM 等，便於模型互通與遷移部署
2️⃣ 跨平台部署
🔹 專業說明：模型可於 CPU、GPU、NPU 及各類 Edge Device（如 Jetson、Coral）靈活運行
3️⃣ 最佳化推理性能
🔹 專業說明：結合 ONNX Runtime，可進行圖優化、量化、記憶體管理，提升推論速度與資源效率
4️⃣ 支援硬體加速
🔹 專業說明：整合多種加速技術（如 NVIDIA CUDA、TensorRT、Intel OpenVINO、Microsoft DirectML）實現高效執行
5️⃣ 開源與社群強大
🔹 專業說明：不受限於單一商業框架，擁有快速更新節奏與彈性開發支持，廣受開發者與企業採用
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✅ 典型跨框架轉換流程：
[ PyTorch / TensorFlow / Keras / Sklearn ]
↓ (Export / Convert)
[ ONNX Model (.onnx) ]
↓
[ ONNX Runtime / TensorRT / OpenVINO / Edge TPU ]
↓
[ 部署：Cloud / Edge / Mobile / IoT ]
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✅ 技術重點與部署場景：
應用技術 說明
ONNX Runtime 官方高效推理引擎，支援 CPU/GPU/DirectML
TensorRT 加速 NVIDIA GPU 推理加速，適合深度學習大型模型
OpenVINO 支援 Intel 平台最佳化，工業/醫療/影像處理應用強大
Edge AI 支援 支援 ARM、Android、Raspberry Pi、Jetson Nano 等邊緣運算設備
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✅ 實務應用場景舉例：
產業 ONNX 應用案例
金融 訓練於 PyTorch，轉 ONNX 部署至高性能 C++ 交易系統
電商推薦 雲端訓練模型，轉換後跨 GPU / CPU 高併發部署
製造智慧工廠 AI 視覺模型轉 ONNX，部署至工控邊緣閘道器
智慧醫療 模型轉換後跑在 GPU 或專用推理晶片上，提升診斷速度
AR/VR 眼鏡 AI 模型轉 ONNX，精簡部署到行動或穿戴式裝置上
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✅ ONNX 典型部署範例（Python）：
import onnxruntime as ort
session = ort.InferenceSession("model.onnx")
outputs = session.run(None, {"input": input_data})
✔ 支援多執行後端：CPUExecutionProvider、CUDAExecutionProvider
✔ 低延遲、高效能推理（Real-time）
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✅ 延伸整合技術：
• Docker + ONNX：快速跨平台部署
• Kubernetes + ONNX Runtime：企業級自動擴展與服務化
• AutoML + ONNX：支援模型自動化訓練後轉 ONNX 上線
• LLM（大型語言模型）轉 ONNX：降低推理成本
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✅ 總結重點：
🚀 ONNX 是企業 AI 模型標準化、跨平台部署的最佳解決方案！
✔ 解決不同 AI 框架整合困難
✔ 支援雲端、邊緣、多平台一鍵部署
✔ 提升模型推理速度與運算效能，降低開發與維運成本
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下一步補充學習：
✅ PyTorch → ONNX
✅ ONNX + TensorRT 部署實戰
✅ 工業 / 醫療案例設計
