Modelli comuni per il deep learning (.pt, . onnx)

Piccola feccia · Pubblicato il 4-2025 20:43:40

PyTorch
Formato file: .pt o .pth
Descrizione: Utilizzato per contenere i pesi, lo schema e altri metadati del modello PyTorch. Di solito viene usato nelle fasi di addestramento e ragionamento.

TorchScript
Formato file: .pt o .torchscript
Descrizione: Un modello PyTorch compilato con TorchScript che può funzionare senza un interprete Python. Ideale per un impiego efficiente di modelli e applicazioni multipiattaforma.

Durata di esecuzione ONNX
Formato file: .onnx
Descrizione: ONNX (Open Neural Network Exchange) è un formato aperto utilizzato per rappresentare modelli di deep learning. ONNX Runtime è un motore di inferenza ad alte prestazioni che supporta una varietà di acceleratori hardware. I file ONNX possono essere esportati da più framework e utilizzati su più piattaforme.

OpenVINO
Archivio formats:.xml e .bin
Descrizione: Il toolkit OpenVINO converte un modello in una rappresentazione intermedia (IR) con due file:
.xml File: Descrive la struttura del modello.
.bin File: Memorizza i pesi del modello. OpenVINO supporta più accelerazioni hardware come CPU, GPU, VPU, ecc.

TensorRT
Formato file: .engine
Descrizione: TensorRT è una libreria di ottimizzazione per inferenza ad alte prestazioni fornita da NVIDIA, specificamente ottimizzata per le GPU. i file motore sono modelli ottimizzati per TensorRT per un'inferenza efficiente sulle GPU NVIDIA.

CoreML (solo macOS)
Formato file: .mlmodel
Descrizione: CoreML è un framework di machine learning fornito da Apple progettato per dispositivi iOS e macOS. i file mlmodel sono modelli in formato CoreML che permettono un'inferenza efficiente direttamente sui dispositivi Apple.

TensorFlow GraphDef
Formato file: .pb
Descrizione: GraphDef è un primo formato di salvataggio di modelli per TensorFlow, che contiene principalmente definizioni di grafi computazionali. Sebbene non sia popolare come SavedModel, viene comunque utilizzato in alcuni casi.

TensorFlow Lite
Formato file: .tflite
Descrizione: TensorFlow Lite è una versione leggera di TensorFlow progettata per dispositivi mobili e embedded. I file TFlite sono modelli ottimizzati per l'esecuzione in ambienti con risorse limitate.

PaddlePaddle
Formati file: .pdparams e .pdmodel
Descrizione: PaddlePaddle è un framework open source di deep learning sviluppato da Baidu. I modelli sono solitamente salvati come due file:
.pdmodel: descrive l'architettura del modello.
.pdparams: Memorizza i pesi del modello.

Piccola feccia · Pubblicato il 7-2-2025 10:52:01

[AI] (6) Una breve introduzione al formato file di grande modello GGUF
https://www.itsvse.com/thread-10936-1-1.html

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