Modelos comuns para deep learning (.pt, . onnx)

Pequeno · Postado em 2025-2-4 20:43:40

PyTorch
Formato do arquivo: .pt ou .pth
Descrição: Usado para armazenar os pesos, esquema e outros metadados do modelo PyTorch. Geralmente usado nas fases de treinamento e raciocínio.

TorchScript
Formato de arquivo: .pt ou .torchscript
Descrição: Um modelo PyTorch compilado com TorchScript que pode rodar sem um interpretador Python. Ideal para implantação eficiente de modelos e aplicações multiplataforma.

Tempo de Execução ONNX
Formato do arquivo: .onnx
Descrição: ONNX (Open Neural Network Exchange) é um formato aberto usado para representar modelos de aprendizado profundo. O ONNX Runtime é um motor de inferência de alto desempenho que suporta uma variedade de aceleradores de hardware. Arquivos ONNX podem ser exportados por múltiplos frameworks e usados em múltiplas plataformas.

OpenVINO
Arquivo formats:.xml e .bin
Descrição: O toolkit OpenVINO converte um modelo em uma representação intermediária (IR) com dois arquivos:
.xml Arquivo: Descreve a estrutura do modelo.
.bin Arquivo: Armazena os pesos do modelo. O OpenVINO suporta múltiplas acelerações de hardware, como CPU, GPU, VPU, etc.

TensorRT
Formato do arquivo: .engine
Descrição: TensorRT é uma biblioteca de otimização de inferência de alto desempenho fornecida pela NVIDIA, especificamente otimizada para GPUs. os arquivos de motor são modelos otimizados para TensorRT para inferência eficiente em GPUs NVIDIA.

CoreML (apenas para macOS)
Formato de arquivo: .mlmodel
Descrição: CoreML é um framework de aprendizado de máquina fornecido pela Apple, projetado para dispositivos iOS e macOS. arquivos mlmodel são modelos no formato CoreML que permitem inferência eficiente diretamente em dispositivos Apple.

TensorFlow GraphDef
Formato do arquivo: .pb
Descrição: GraphDef é um dos primeiros formatos de salvamento de modelos para TensorFlow, que contém principalmente definições de grafos computacionais. Embora não seja tão popular quanto o SavedModel, ainda é usado em alguns casos.

TensorFlow Lite
Formato do arquivo: .tflite
Descrição: TensorFlow Lite é uma versão leve do TensorFlow projetada para dispositivos móveis e embarcados. Arquivos TFlite são modelos otimizados para rodar em ambientes com recursos limitados.

PaddlePaddle
Formatos de arquivo: .pdparams e .pdmodel
Descrição: PaddlePaddle é um framework de deep learning open-source desenvolvido pela Baidu. Os modelos geralmente são salvos em dois arquivos:
.pdmodel: descreve a arquitetura do modelo.
.pdparams: Armazena os pesos do modelo.

Pequeno · Postado em 07-02-2025 às 10:52:01

[IA] (6) Uma breve introdução ao formato de arquivo de modelo grande GGUF
https://www.itsvse.com/thread-10936-1-1.html

Modelos comuns para deep learning (.pt, . onnx)

Posts Relacionados

Seções visualizadas