ONNX模型能提供通用格式来集成、部署和优化不同框架训练出的模型，对跨端部署意义重大。在跨端部署过程中需要做好系列优化工作，下面就具体展开介绍。
什么是ONNX模型：ONNX是开放式神经网络交换标准，为AI模型提供开源格式，定义了计算图形模型、内置运算符和标准数据类型。当前它主要专注推理功能，不支持训练。很多主流框架训练出的模型，都能导出或转换为ONNX标准格式，方便后续跨平台部署。
为何要跨端部署：现在常见训练框架是和，训练完的模型需集成到现有应用，部署到云端、边端等不同平台。若在每个平台实现所有模型框架，会增加环境复杂性，优化工作也很耗时，所以需要跨端部署通用方案，ONNX模型就解决了这一难题。
常见部署方案有哪些：常见的如模型先转换为onnx模型，再用部署；还有模型转onnx模型后，用部署；也可以通过MMdnn模型转换框架，将模型转换后在、caffe等框架部署。
部署优化要点是什么：模型量化是关键，可降低模型存储需求和计算量，提升推理速度。还要进行图优化，去除冗余节点和算子，简化计算图。同时，要针对不同硬件平台特点进行优化，充分发挥硬件性能。
优化后效果怎样：经过优化，能显著提升模型在不同平台的部署效率，减少资源占用，使得模型能够更快速、稳定运行。可满足一些对实时性要求高的应用场景，有效增强实际使用时的体验。
大家在ONNX模型跨端部署优化中遇到过什么难题呢？欢迎评论分享，觉得有用还请点赞和转发。
