从性能上来说,从高到低的排序通常是 WebGPU > WebGL > WebAssembly-Threads > WebAssembly > JS,当然在部分模型中,WebAssembly-Threads 的性能表现可能持平或者优于 WebGL; 从兼容性上来说,从高到低的排序是 JS > WebGL > WebAssembly > WebAssembly-Threads > WebGPU; Web 推理引擎 Web 推理除了算力基础的支...
ONNX.js 是一个在浏览器上运行 ONNX 模型的库，它采用了 WebAssembly 和 WebGL 技术，并在 CPU 或 GPU 上推理 ONNX 格式的预训练模型。项目地址：https://github.com/Microsoft/onnxjsDemo 展示地址：https://microsoft.github.io/onnxjs-demo 通过 ONNX.js，开发者可以直接将预训练的 ONNX 模型部署到...
从性能上来说,从高到低的排序通常是 WebGPU > WebGL > WebAssembly-Threads > WebAssembly > JS,当然在部分模型中,WebAssembly-Threads 的性能表现可能持平或者优于 WebGL; 从兼容性上来说,从高到低的排序是 JS > WebGL > WebAssembly > WebAssembly-Threads > WebGPU; Web 推理引擎 Web 推理除了算力基础的支...
而在最新的 ONNX Runtime 1.17 中，微软选择进一步强化浏览器在训练过程中起到的作用，允许开发者使用浏览器训练模型。微软提到，相关基于浏览器的网页训练功能主要由 WebAssembly 和 JavaScript API 两部分组成，其中 WebAssembly 用于转换代码，JavaScript API 用于管理 WebAssembly 与缓冲区转换过程。▲ 图源 微软官方...
ONNX.js 是一个在浏览器上运行 ONNX 模型的库,它采用了 WebAssembly 和 WebGL 技术,并在 CPU 或 GPU 上推理 ONNX 格式的预训练模型。 项目地址:https://github.com/Microsoft/onnxjs Demo 展示地址:https://microsoft.github.io/onnxjs-demo
微软提到,相关基于浏览器的网页训练功能主要由 WebAssembly 和 JavaScriptAPI两部分组成,其中 WebAssembly 用于转换代码,JavaScript API 用于管理 WebAssembly 与缓冲区转换过程。 ▲ 图源 微软官方新闻稿 IT之家注意到,由于浏览器不能直接允许 C 语言代码,因此微软使用 WebAssembly 将代码转换为能够在浏览器中高效运行的....
ONNX.js 是一个在浏览器上运行 ONNX 模型的库,它采用了 WebAssembly 和 WebGL 技术,并在 CPU 或 GPU 上推理 ONNX 格式的预训练模型。 项目地址:https://github.com/Microsoft/onnxjs Demo 展示地址:https://microsoft.github.io/onnxjs-demo
IT之家注意到,由于浏览器不能直接允许 C 语言代码,因此微软使用 WebAssembly 将代码转换为能够在浏览器中高效运行的.wasm 二进制文件,以便于开发者在浏览器中进行模型训练。 微软同时提到,目前基于浏览器的模型训练方式仅支持 CPU 单线程运算,开发者同时需要使用 ONNX 工具生成必要的运行环境,之后才能进行训练。
ONNX.js是一个Javascript库,用于在浏览器和Node.js上运行ONNX模型。ONNX.js采用了WebAssembly和WebGL技术,为CPU和GPU提供优化的ONNX模型推理runtime。 为何选择ONNX模型 在开放式神经网络交换(Open Neural Network Exchange ,ONNX)是一个开放的标准,代表机器学习模型。ONNX的最大优势在于它允许跨不同开源AI框架的...
ONNX.js 是一个在浏览器上运行 ONNX 模型的库,它采用了 WebAssembly 和 WebGL 技术,并在 CPU 或 GPU 上推理 ONNX 格式的预训练模型。 项目地址:https://github.com/Microsoft/onnxjs Demo 展示地址:https://microsoft.github.io/onnxjs-demo