Documentazione dell'infrastruttura Oracle Cloud

ONNX

Informazioni sugli ambienti conda ONNX.

ONNX 1.13 per CPU su Python 3.9 (versione 1.0)

Descrizione di ONNX 1.13 per la CPU nell'ambiente Conda Python 3.9 (versione 1.0).

Data rilascio

Maggio 25, 2023

descrizione;

Questo ambiente include oracle-ads, onnx, onnxruntime e le relative dipendenze. Lo scopo di questo ambiente è quello di offrire un runtime per gli artifact del modello ONNX. ONNX è un formato di modello open source e aperto che consente di salvare un modello da diverse librerie di machine learning (ML) in un unico formato portatile indipendente dalla libreria di addestramento. I modelli ONNX possono essere distribuiti utilizzando distribuzioni di modelli. È possibile utilizzare questo ambiente Conda per convertire i modelli da diverse librerie ML in formato ONNX, incluso il modello AutoML di Oracle Labs. Utilizzare ONNX per l'inferenza runtime e tracciare il flusso di lavoro del modello.

Per iniziare a utilizzare questo ambiente Conda, esaminare il blocco appunti introduttivo, utilizzando Launcher.

Versione Python

3,9
Slug

onnx113_p39_cpu_v1

Percorso di storage degli oggetti Il percorso di storage degli oggetti è disponibile in Esplora ambienti in una sessione notebook creata nel realm in uso. Il percorso è specifico del realm.

Prime librerie

  • onnx (v1.13.0)

  • onnxconverter-comune (v1.13.0)

  • strumenti onnxml (v1.11.0)

  • onnxruntime (v1.14.1)

  • oracle-ads (v2.8.5)

  • scikit-learn (v1.1.1)

  • lightgbm (v3.3.5)

  • xgboost (v1.7.3)

Per un elenco completo delle librerie Python preinstallate, vedere onnx113_p39_cpu_v1.txt.
ONNX 1.13 per GPU su Python 3.9 (versione 1.0)

Descrizione dell'ambiente Conda ONNX 1.13 per GPU in ambiente Conda Python 3.9 (versione 1.0).

Data rilascio

10 luglio 2023

descrizione;

Questo ambiente include oracle-ads, onnx, onnxruntime e le relative dipendenze. Lo scopo di questo ambiente è quello di offrire un runtime per gli artifact del modello ONNX. ONNX è un formato di modello open source e aperto che consente di salvare un modello da diverse librerie di machine learning (ML) in un unico formato portatile indipendente dalla libreria di addestramento. I modelli ONNX possono essere distribuiti utilizzando distribuzioni di modelli. È possibile utilizzare questo ambiente Conda per convertire i modelli da diverse librerie ML in formato ONNX, incluso il modello AutoML di Oracle Labs. Utilizzare ONNX per l'inferenza runtime e tracciare il flusso di lavoro del modello.

Per iniziare a utilizzare questo ambiente Conda, esaminare il blocco appunti introduttivo, utilizzando Launcher.

Versione Python

3,9
Slug

onnx113_p39_gpu_v1

Percorso di storage degli oggetti Il percorso di storage degli oggetti è disponibile in Esplora ambienti in una sessione notebook creata nel realm in uso. Il percorso è specifico del realm.

Prime librerie

  • onnx (v1.13.1)

  • onnxconverter-comune (v1.13.0)

  • strumenti onnxml (v1.11.2)

  • onnxruntime_gpu (v1.15.1)

  • oracle-ads (v2.8.7)

  • scikit-learn (v1.1.1)

Per un elenco completo delle librerie Python preinstallate, vedere onnx110_p39_gpu_v1.txt.