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 aperto open source che consente di salvare un modello da diverse librerie di apprendimento automatico (ML) in un unico formato portatile indipendente dalla libreria di addestramento. I modelli ONNX possono essere distribuiti utilizzando le distribuzioni di modelli. È possibile utilizzare questo ambiente conda per convertire i modelli di librerie ML diverse 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, consultare il notebook Introduzione, utilizzando il programma di avvio.

Versione Python

3,9
Slug

onnx113_p39_cpu_v1
Percorso di storage degli oggetti 
oci://service-conda-packs@id19sfcrra6z/service_pack/cpu/ONNX_1.10_for_CPU_on_Python_3.9/1.0/onnx113_p39_cpu_v1

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 aperto open source che consente di salvare un modello da diverse librerie di apprendimento automatico (ML) in un unico formato portatile indipendente dalla libreria di addestramento. I modelli ONNX possono essere distribuiti utilizzando le distribuzioni di modelli. È possibile utilizzare questo ambiente conda per convertire i modelli di librerie ML diverse 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, consultare il notebook Introduzione, utilizzando il programma di avvio.

Versione Python

3,9
Slug

onnx113_p39_gpu_v1
Percorso di storage degli oggetti 
oci://service-conda-packs@id19sfcrra6z/service_pack/gpu/ONNX_1.10_for_GPU_on_Python_3.9/1.0/onnx113_p39_gpu_v1

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.