ONNX Runtime Generative AI

ONNX Runtime Generative AI是一个强大的库，它允许开发人员运行和操作生成式AI模型。这库提供与ONNX模型相关的生成式AI循环，包括通过ONNX Runtime进行推理、逻辑处理、搜索与采样以及键值(KV)缓存管理。用户可以调用一个高级generate()方法，或者在循环中执行模型的每次迭代。

下面使用通俗语言简要总结下ONNX Runtime Generative AI的功能和用途：

主要功能：

• 支持的模型体系结构：包括但不限于Phi-3、Phi-2、Gemma、LLaMA、Mistral等。
• 支持的目标平台：支持在GPU（DirectML和CUDA）和CPU上运行。
• 采样特性：包括beam搜索、贪婪搜索、Top P/Top K采样等，这些功能对于生成令牌序列特别有用。
• 多语言API支持：提供Python、C#和C/C++等编程语言的API接口。

应用场景：

ONNX Runtime Generative AI可以在多种情况下使用，尤其是当需要高效地在多种平台（如桌面、服务器和移动设备）上运行和管理复杂的生成式AI模型时。典型的应用场景包括：

• 自然语言处理（NLP）：比如自动生成文章、摘要、翻译或进行语言模型预测等。
• 艺术与设计：自动生成图像、音乐或其他类型的创意内容。
• 推荐系统：能够根据用户的喜好和行为预测并生成个性化推荐。

如何使用：

用户可以根据自己的需要选择安装DirectML、CPU或CUDA版的ONNX Runtime Generative AI。安装后，可以通过Python等编程语言加载并运行预训练的ONNX模型，对给定的输入数据进行推理并生成预期的输出。

例如，在Python中使用phi-2模型进行文本生成的简单代码示例，涵盖了从安装库、构建模型到运行推理的完整过程。

发展方向：

ONNX Runtime Generative AI计划很快支持更多的模型体系结构，如encoder-decoder模型架构（例如whisper, T5和BART），以及为移动设备（Android和iOS）提供支持，包括Java和Objective-C接口。

ONNX Runtime Generative AI是一个非常强大且灵活的工具库，为处理和生成复杂模型输出提供了一个高效、简便的方法。无论是在研究、开发还是生产环境中，它都能为开发者和数据科学家提供极大的便利。