ディープラーニングの一般的なモデル(.pt, onnx)ファイル形式

クズども · 2025年2月4日 20:43:40に投稿

パイトーチ
ファイル形式:.pt または .pth
説明:PyTorchモデルの重み、スキーマ、その他のメタデータを保持するために使用されます。通常は訓練段階や推論段階で使われます。

トーチスクリプト
ファイル形式:.pt または .torchscript
説明:Pythonインタプリタなしで動作可能なTorchScriptでコンパイルされたPyTorchモデル。効率的なモデル展開やクロスプラットフォームアプリケーションに最適です。

ONNXランタイム
ファイル形式:.onnx
説明:ONNX(Open Neural Network Exchange)は、ディープラーニングモデルを表現するためのオープンフォーマットです。 ONNX Runtimeは、さまざまなハードウェアアクセラレータをサポートする高性能推論エンジンです。 ONNXファイルは複数のフレームワークでエクスポートでき、複数のプラットフォームで使用可能です。

OpenVINO
ファイルformats:.xmlと.bin
説明:OpenVINOツールキットは、モデルを2つのファイルから中間表現(IR)に変換します。
.xmlファイル:モデルの構造を記述します。
.binファイル:モデルの重みを保存します。 OpenVINOはCPU、GPU、VPUなどの複数のハードウェアアクセラレーションをサポートしています。

テンソルRT
ファイル形式:.engine
説明:TensorRTは、NVIDIAが提供する高性能推論最適化ライブラリで、GPU向けに特別に最適化されています。エンジンファイルは、NVIDIA GPU上で効率的な推論を可能にするためにTensorRT最適化されたモデルです。

CoreML(macOS専用)
ファイル形式:.mlmodel
説明:CoreMLは、AppleがiOSおよびmacOSデバイス向けに設計した機械学習フレームワークです。 mlmodelファイルは、Appleデバイス上で直接効率的に推論できるCoreML形式のモデルです。

TensorFlow GraphDef
ファイル形式:.pb
説明:GraphDefはTensorFlowの初期モデル保存フォーマットであり、主に計算グラフの定義を含みます。 SavedModelほど人気はありませんが、現在でも一部のケースで使用されています。

テンソルフローライト
ファイル形式:.tflite
説明:TensorFlow Liteは、モバイルおよび組み込みデバイス向けに設計されたTensorFlowの軽量版です。 TFliteファイルは、リソース制約のある環境での動作に最適化されたモデルです。

パドルパドル
ファイル形式:.pdparams および .pdmodel
説明:PaddlePaddleはBaiduが開発したオープンソースのディープラーニングフレームワークです。モデルは通常、2つのファイルとして保存されます。
.pdmodel ファイル:モデルのアーキテクチャを記述します。
.pdparams ファイル:モデルの重みを保存します。

クズども · 2025年2月7日 10:52:01に投稿

[AI] (6) 大規模モデルファイル形式GGUFの簡単な紹介
https://www.itsvse.com/thread-10936-1-1.html

ディープラーニングの一般的なモデル(.pt, onnx)ファイル形式

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