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onnx-tool

onnx-tool

专注于深度学习和自然语言处理的ONNX模型管理工具

ONNX-tool是一款强大的工具，支持ONNX模型的解析和编辑、推断和压缩。适用于自然语言处理和计算机视觉模型，提供模型构建、形状推断、激活压缩、权重压缩及计算图优化，以提升推理性能和存储效率。

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onnx-tool 项目介绍

onnx-tool 是一个为 ONNX 模型提供的多功能工具。它设计的目的是帮助用户轻松构建、解析、编辑和优化 ONNX 模型。该工具能够处理从大型自然语言处理(NLP)到计算机视觉(CV)和音频处理的多种模型。此外，它还支持量化模型和稀疏模型，从而帮助用户在多种硬件上部署高效的深度学习模型。

项目主要功能

构建大型语言模型（LLM）及其性能剖析
onnx-tool 可以在极短的时间内对大型语言模型进行剖析，并生成类似于 llama.cpp 的简单模型输出。通过这个功能，用户可以从硬件规格中快速获取初始延迟和下一个延迟的数据。

基础解析与编辑
用户可以利用 onnx-tool 来加载任何 ONNX 文件并修改图模型结构。这包括更改操作符属性、输入输出张量，以及修改张量数据或类型。

形状推理与模型剖析
所有性能剖析数据的基础都是形状推理。通过 ONNX 图的张量形状推断，用户可以生成常规和稀疏模型的剖析表。

计算图与形状引擎
该工具允许用户从原始图实例生成计算图，并使用形状引擎在运行时动态更新张量形状。这一功能可以有效地去除 ONNX 导出时创建的形状计算层。

模型内存压缩
onnx-tool 通过激活压缩和权重量化支持高效的内存管理。激活内存压缩可以显著降低内存占用，而权重量化技术（如 int4 和 int8）对于大规模语言模型的高效运行非常重要。

支持的模型类型

onnx-tool 支持广泛的模型类型，这包括但不限于：

  • 自然语言处理（NLP）：如 BERT、T5、GPT、LLaMa 等模型。
  • 扩散模型：如稳定扩散模型中的 Text Encoder、VAE、UNET。
  • 计算机视觉（CV）：如 Detic、BEVFormer、SSD300_VGG16。
  • 音频处理：如 sovits 和 LPCNet。

安装指南

用户可以通过以下命令来安装和更新 onnx-tool：

pip install onnx-tool

或者通过 GitHub 进行更新：

pip install --upgrade git+https://github.com/ThanatosShinji/onnx-tool.git

注意：如果通过 pip install onnx-tool 安装失败，请尝试首先安装 onnx==1.8.1，然后再继续安装 onnx-tool。

已知问题

当前，onnx-tool 存在一些已知问题，比如：

  • 不支持循环操作符（Loop op）
  • 不支持序列类型

通过上述功能和安装信息，用户可以更好地理解如何使用 onnx-tool 来高效地管理和优化 ONNX 模型。该工具的丰富功能使其在不同的模型类型和应用场景中都能发挥重要作用。

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