ONNX（Open Neural Network Exchange）は、異なる機械学習フレームワーク間でモデルを相互運用するためのオープンな標準フォーマットです。学習済みモデルを別のフレームワークや推論エンジンに変換して実行できるため、開発の柔軟性が大きく向上します。
ONNXとは
一言でいうと、ONNXとは「異なるAIフレームワーク間をつなぐ共通のモデルフォーマット」です。
詳しく解説
ONNXは、MicrosoftやMeta（旧Facebook）などによって共同開発されたオープンソースの規格です。従来の機械学習開発では、特定のフレームワークで訓練したモデルを別の環境で動かすことが困難でした。ONNXを用いることで、あるフレームワークで構築したモデルを共通のフォーマットに変換し、多様なハードウェアや推論エンジン上で効率よく実行できるようになります。モデルの可搬性を高め、実運用への移行をスムーズにするためエコシステム全体の効率化に貢献しています。
具体例・使われ方
PyTorchで学習させたディープラーニングモデルをONNX形式にエクスポートし、それをWindows環境のONNX Runtimeを使って高速に推論させるといった利用法が一般的です。また、エッジデバイス向けに最適化されたランタイムで実行する際にも活用されます。
似た用語との違い
特定のフレームワークのモデル表現形式や、推論エンジンそのものとは異なります。ONNXはあくまでモデル構造や重みを保持するための「データフォーマットおよび仕様」であり、それ自体が学習や単一の実行環境を独占するわけではありません。
注意点
すべての演算子やカスタムレイヤーが完全に変換できるわけではなく、フレームワーク間の仕様の違いにより変換時にエラーや精度の劣化が発生する場合があります。そのため、対応している演算子のリストやバージョン互換性に注意が必要です。