Modèles courants pour l’apprentissage profond (.pt, . onnx)

Petite ordure · Publié le 4-02-2025 à 20:43:40

PyTorch
Format de fichier : .pt ou .pth
Description : Utilisé pour stocker les poids, le schéma et d’autres métadonnées du modèle PyTorch. Généralement utilisé lors des phases d’entraînement et de raisonnement.

TorchScript
Format de fichier : .pt ou .torchscript
Description : Un modèle PyTorch compilé avec TorchScript pouvant s’exécuter sans interpréteur Python. Idéal pour le déploiement efficace de modèles et les applications multiplateformes.

Durée d’exécution ONNX
Format de fichier : .onnx
Description : ONNX (Open Neural Network Exchange) est un format ouvert utilisé pour représenter des modèles d’apprentissage profond. ONNX Runtime est un moteur d’inférence haute performance qui prend en charge une variété d’accélérateurs matériels. Les fichiers ONNX peuvent être exportés par plusieurs frameworks et utilisés sur plusieurs plateformes.

OpenVINO
Classer formats:.xml et .bin
Description : La boîte à outils OpenVINO convertit un modèle en une représentation intermédiaire (IR) avec deux fichiers :
.xml Fichier : Décrit la structure du modèle.
.bin Fichier : Stocke les poids du modèle. OpenVINO prend en charge plusieurs accélérations matérielles telles que CPU, GPU, VPU, etc.

TensorRT
Format de fichier : .engine
Description : TensorRT est une bibliothèque d’optimisation d’inférence haute performance fournie par NVIDIA, spécifiquement optimisée pour les GPU. Les fichiers moteur sont des modèles optimisés pour TensorRT afin d’une inférence efficace sur les GPU NVIDIA.

CoreML (uniquement sur macOS)
Format de fichier : .mlmodel
Description : CoreML est un framework d’apprentissage automatique fourni par Apple conçu pour les appareils iOS et macOS. les fichiers mlmodel sont des modèles au format CoreML qui permettent une inférence efficace directement sur les appareils Apple.

TensorFlow GraphDef
Format de fichier : .pb
Description : GraphDef est un format précoce de sauvegarde de modèles pour TensorFlow, qui contient principalement des définitions de graphes computationnels. Bien que moins populaire que SavedModel, il est encore utilisé dans certains cas.

TensorFlow Lite
Format de fichier : .tflite
Description : TensorFlow Lite est une version légère de TensorFlow conçue pour les appareils mobiles et embarqués. Les fichiers TFlite sont des modèles optimisés pour fonctionner dans des environnements à ressources limitées.

PaddlePaddle
Formats de fichiers : .pdparams et .pdmodel
Description : PaddlePaddle est un cadre open source d’apprentissage profond développé par Baidu. Les modèles sont généralement sauvegardés sous forme de deux fichiers :
.pdmodel : décrit l’architecture du modèle.
.pdparams : Stocke les poids du modèle.

Petite ordure · Publié le 07-02-2025 à 10:52:01

[IA] (6) Brève introduction au format de fichier grand modèle GGUF
https://www.itsvse.com/thread-10936-1-1.html

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