Hugging Face Optimumを使用して、TransformersをONNXに変換する

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ハグフェース・ハブには、毎日何百ものトランスフォーマーの実験とモデルがアップロードされています。これらの実験を行う機械学習エンジニアや学生は、PyTorch、TensorFlow/Keras、その他のさまざまなフレームワークを使用しています。これらのモデルはすでに数千の企業によって使用され、AIを搭載した製品の基盤となっています。

トランスフォーマーのモデルを本番環境で展開する場合、まずは特殊なランタイムとハードウェア上で読み込み、最適化、実行できるシリアライズされた形式にエクスポートすることをお勧めします。

このガイドでは、以下のことについて学びます：

1. ONNXとは何か
2. Hugging Face Optimumとは何か
3. どのトランスフォーマーアーキテクチャがサポートされているか
4. トランスフォーマーモデル（BERT）をONNXに変換する方法
5. 次は何か

さあ、始めましょう！ 🚀

• 埋め込みを使った始め方
• ハブでの評価の発表
• DeepSpeedを使用して大規模モデルトレーニングを高速化する

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モデルを最大限の効率で実行するために最適化することに興味がある場合は、🤗 Optimumライブラリをチェックしてください。

5. 次は何か

トランスフォーマーモデルをONNXに正常に変換したので、最適化および量子化ツールの全セットが使用できるようになりました。次のステップとしては、以下のことが考えられます：

• Optimumとトランスフォーマーパイプラインを使用した高速推論にONNXモデルを使用する
• モデルに静的量子化を適用して、レイテンシを約3倍改善する
• トレーニングにONNXランタイムを使用する
• ONNXモデルをTensorRTに変換してGPUパフォーマンスを向上させる
• …

モデルを最大限の効率で実行するために最適化することに興味がある場合は、🤗 Optimumライブラリをチェックしてください。

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読んでくれてありがとうございます！質問がある場合は、Github、フォーラム、または私に連絡することもできます。TwitterやLinkedInでも私とつながることができます。

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