Format ONNX (Open Neural Network Exchange)

Définition

Le format ONNX, pour Open Neural Network Exchange, est un format ouvert et standardisé de représentation des modèles de deep learning, conçu pour permettre l'interopérabilité entre différents frameworks d'entraînement, comme PyTorch ou TensorFlow, et différents environnements d'exécution ou matériels cibles. Initié conjointement par Microsoft et Facebook, aujourd'hui Meta, ONNX représente un modèle sous forme de graphe de calcul composé d'opérateurs standardisés, indépendant du framework qui a servi à l'entraîner. Un modèle entraîné en PyTorch peut ainsi être exporté au format ONNX, puis exécuté via ONNX Runtime sur des matériels variés, CPU, GPU, ou accélérateurs spécialisés comme les NPU, sans dépendre de l'environnement Python d'origine. Cette portabilité facilite le déploiement de modèles en production, notamment sur des dispositifs embarqués ou mobiles, et permet d'appliquer des optimisations génériques comme la fusion d'opérateurs ou la quantification indépendamment du framework source. ONNX est largement adopté dans l'industrie pour les modèles de vision par ordinateur et certains modèles de traitement du langage, bien que les très grands modèles de langage utilisent aujourd'hui davantage des moteurs spécialisés comme TensorRT-LLM ou vLLM. Pour une DSI, ONNX réduit le risque de dépendance à un framework unique et simplifie le passage du prototype de recherche au déploiement en production sur une infrastructure hétérogène.