{"id":331457,"date":"2022-04-04T09:00:13","date_gmt":"2022-04-04T09:00:13","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=331457"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=331457","title":{"rendered":"<span>Optimum Transformers: \u043a\u0430\u043a \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c \u043e\u0442 20\u043a$ \u0432 \u0433\u043e\u0434 \u043d\u0430 NLP<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/59b\/d89\/b68\/59bd89b683aefddba100312a310d885b.png\" width=\"1280\" height=\"853\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/59b\/d89\/b68\/59bd89b683aefddba100312a310d885b.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f ? Hugging Face (\u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043f, \u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0437\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 <a href=\"https:\/\/github.com\/huggingface\/transformers\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">transformers<\/a>) \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043b\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442 \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c &#171;<a href=\"https:\/\/huggingface.co\/infinity\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><em>Infinity<\/em><\/a>&#171;. \u041e\u043d \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0430 \u0432 \u201cproduction\u201d. <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=jiftCAhOYQA\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u041f\u0443\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a> \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0430 \u043d\u0430 YouTube (\u043d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u0441\u043a\u0440\u0438\u043d\u0448\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0442\u0430\u0439\u043c\u0438\u043d\u0433\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430\u043c\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438). \u0412\u0441\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0435\u0449\u0430\u043d\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 NLP \u0441 \u0437\u0430\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u043e\u0439 \u0432 <strong>1 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0443<\/strong> \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0435. \u041f\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c \u0432\u0435\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 Hugging Face Infinity \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 <strong>\u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 20.000$ \u0432 \u0433\u043e\u0434<\/strong> \u0437\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u0443\u044e \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0435 (\u043e\u0431\u0449\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e \u0446\u0435\u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442).<\/p>\n<p>\u041c\u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u043b\u044e\u0431\u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u043e \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043a\u043e\u043f\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0447\u044c \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439? <strong>\u0421\u043f\u043e\u0439\u043b\u0435\u0440<\/strong>: <strong><u>\u0434\u0430, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e<\/u><\/strong>, \u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0435\u0433\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a \u0432\u0430\u0448\u0438\u043c \u0420\u0415\u0410\u041b\u042c\u041d\u042b\u041c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c.<\/p>\n<p>\u0410 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u043e\u043c\u0443 \u043b\u0435\u043d\u044c \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438&#8230; <a href=\"https:\/\/github.com\/AlekseyKorshuk\/optimum-transformers\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><u>\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 GitHub<\/u><\/a>. \u041f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0437\u0432\u0435\u0434\u0443 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443, \u0430 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0442\u0430\u0439\u0442\u0435 ?<\/p>\n<h2>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c\u0441\u044f \u0432 \u0447\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0445 Pytorch \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043c\u044b \u0432\u0434\u0440\u0443\u0433 \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0438 \u0438\u0445 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c. <\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 zero-shot-classification. \u0421\u0430\u043c\u0430\u044f \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/facebook\/bart-large-mnli\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">facebook\/bart-large-mnli<\/a> \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0437\u0430 <strong>\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0435\u043c 1 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0443.<\/strong> \u0410 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0437\u0430 3.5 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b. \u041c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0442\u044b\u043a\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435. \u0412 \u0442\u0430\u043a \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u043d\u0435 \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u0436\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c\u0430\u044f.<\/p>\n<p>\u0412\u044b, \u043d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435, \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c Pytorch \u043f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 Tensorflow 1.X \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f: \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430 \u0432\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u0438\u0448\u0435\u0442\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044b\u0439 \u0438\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434. \u0422\u0430\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0449\u0443\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u043f\u0438\u0448\u0435\u0442\u0435 numpy-\u043a\u043e\u0434, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430.<\/p>\n<p>\u0414\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441\u0447\u0430\u0441\u0442\u043b\u0438\u0432\u044b\u043c\u0438 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0437\u0434\u043e\u0440\u043e\u0432\u043e, \u043d\u043e \u0447\u0442\u043e \u0435\u0449\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0443\u0434\u0438\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0442\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u0447\u0430\u0441\u0442\u043b\u0438\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0412 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439, \u044d\u0442\u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043b\u044e\u0431\u044f\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430. \u042d\u0442\u043e \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b, \u0433\u0440\u0430\u0444\u044b \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430, \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043e \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0433\u0440\u0430\u0444\u044b \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0431\u0449\u0438\u043c \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448 Pytorch-\u043a\u043e\u0434 \u0432 \u0433\u0440\u0430\u0444 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043d\u0430\u043c \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u043a\u0438?<\/p>\n<p><strong>\u0420\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c! \u042d\u0442\u043e ONNX.<\/strong><\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 <strong>3 \u044d\u0442\u0430\u043f\u043e\u0432<\/strong>:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Pytorch \u0432 ONNX \u0433\u0440\u0430\u0444.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0418\u0437 Pytorch \u0432 ONNX<\/h2>\n<p>\u0427\u0442\u043e \u0436\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0437\u0430 \u043c\u0430\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 ONNX? <\/p>\n<blockquote>\n<p>ONNX &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. ONNX \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u2014 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0431\u043b\u043e\u043a\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u2014 \u0438 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430\u043c\u0438, \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438, \u0441\u0440\u0435\u0434\u0430\u043c\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<p><em>&#8212; \u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043e \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0438\u0437 <\/em><a href=\"https:\/\/onnx.ai\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><em>https:\/\/onnx.ai\/<\/em><\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Pytorch \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430 \u0432 ONNX. \u041f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f, \u043b\u0435\u0436\u0430\u0449\u0438\u0439 \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430, \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442, \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c \u201c\u0442\u0440\u0430\u0441\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438\u201d: \u043c\u044b \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 (\u0444\u0438\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435) \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043e\u043d \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0443\u0433\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a.<\/p>\n<p>\u0417\u0432\u0443\u0447\u0438\u0442 \u043a\u0430\u043a-\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u0440\u0448\u043d\u043e \u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e? \u042f \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0434\u0443\u043c\u0430\u044e \ud83d\ude42 \u041d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430\u0445 \u044f \u0434\u0435\u043b\u0435\u043b \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0440\u0443\u0447\u043a\u0430\u043c\u0438, \u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u043e. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442, \u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u043a \u043f\u0440\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044e: <a href=\"https:\/\/pytorch.org\/tutorials\/advanced\/super_resolution_with_onnxruntime.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430<\/a>, <a href=\"https:\/\/docs.microsoft.com\/en-us\/windows\/ai\/windows-ml\/tutorials\/pytorch-convert-model\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430<\/a>, <a href=\"https:\/\/onnxruntime.ai\/pytorch\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430<\/a>.<\/p>\n<p>\u0412\u0441\u0435 \u043c\u044b \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c \u0442\u0443\u043b\u0437\u044b \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u0439\u0442\u0435 &#8212; Optimum. \u042d\u0442\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0431\u0435\u0437 \u043b\u0438\u0448\u043d\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u0434\u0435\u0442 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 (\u043f\u043e\u0447\u0442\u0438) \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440 \u0432 ONNX \u0433\u0440\u0430\u0444.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0435\u0435 \u043f\u043e\u0442\u044b\u043a\u0430\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0422\u0443\u0442 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0439\u043b\u0435\u0440\u044b \u043a \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430, \u043d\u043e \u0432\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u0438\u0434, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from optimum.onnxruntime import ORTConfig, ORTQuantizer  # The model we wish to quantize model_ckpt = \"philschmid\/MiniLM-L6-H384-uncased-sst2\" # The type of quantization to apply ort_config = ORTConfig(quantization_approach=\"dynamic\") quantizer = ORTQuantizer(ort_config) # Export ONNX graph quantizer.export(model_ckpt, output_path=\"model.onnx\", feature=\"sequence-classification\")<\/code><\/pre>\n<p>?\u00a0\u0412\u043e\u0442 \u043c\u044b \u0437\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 Pytorch \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 ONNX \u0433\u0440\u0430\u0444. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043a \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438!<\/p>\n<h2>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h2>\n<p>\u0422\u0443\u0442 \u0443\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435. \u041d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0442\u0435\u043c \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443 \u043a\u043e\u0434\u0430&#8230; \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430 2 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 Pytorch: ONNX Runtime \u043e\u0442 Microsoft (\u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u043f\u043e \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0438 MIT) \u0438 TensorRT \u043e\u0442 Nvidia (\u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u043f\u043e \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0438 Apache 2, \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c).<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 Pytorch \u0435\u0441\u0442\u044c 2 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430: ONNX Runtime \u043e\u0442 Microsoft (\u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u043f\u043e \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0438 MIT) \u0438 TensorRT \u043e\u0442 Nvidia (\u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u043f\u043e \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0438 Apache 2, \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c).<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u0430 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 ONNX:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0438 \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0438\u0437\u0431\u044b\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438: \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043e\u0442\u0441\u0435\u0432 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u0435\u043d \u0432\u043d\u0435 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u0442\u044c \u0431\u0435\u0437 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u044e\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0440\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435: \u044d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430, \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0438\u0437 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438, \u0430 \u043d\u0435 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u0443 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u044e\u0442 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435: \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0438 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0443\u0434\u0430 \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e \u0441 \u0433\u043b\u043e\u0431\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c\u044e.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041e\u043f\u044f\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0430. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043a \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043e\u0447\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e. \u0418 \u044d\u0442\u043e \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 Optimum.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0448 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0445 \u043a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from optimum.onnxruntime import ORTConfig, ORTQuantizer  # The model we wish to quantize model_ckpt = \"philschmid\/MiniLM-L6-H384-uncased-sst2\" # The type of quantization to apply ort_config = ORTConfig(quantization_approach=\"dynamic\") quantizer = ORTQuantizer(ort_config) # Quantize the model! quantizer.fit(model_ckpt,               output_dir=\".\",               feature=\"sequence-classification\"              )<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0441, \u0432\u043e\u0442 \u043c\u044b \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b\u0438 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0443. \u0410 \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u043b\u043e\u0441\u044c? \u041f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0432\u0441\u0435!<\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043c\u044b \u0438\u043c\u0435\u0435\u043c 3 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438: \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 ONNX \u0433\u0440\u0430\u0444 (model.onnx), \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444 (model-opt.onnx) \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 (\u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439) \u0433\u0440\u0430\u0444 (model-quantized.onnx).<\/p>\n<p>\u0423\u0440\u0430! \u0412\u043e\u0442 \u043c\u044b \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0448\u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0427\u0442\u043e \u0436\u0435 \u043d\u0430\u043c \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441 \u043d\u0438\u043c\u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c?<\/p>\n<h2>\u041f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d<\/h2>\n<p>\u0422\u0435 \u043a\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432, \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u044b\u0435. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443&#8230;<\/p>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c\u0443 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u044e &#8212; <\/strong><a href=\"https:\/\/github.com\/AlekseyKorshuk\/optimum-transformers\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>Optimum Transformers<\/strong><\/a><strong>!<\/strong><\/p>\n<pre><code>pip install optimum-transformers<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432\u043e\u0441\u0445\u0438\u0442\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438!<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from optimum_transformers import pipeline  pipe = pipeline(\"text-classification\", use_onnx=True, optimize=True) pipe(\"This restaurant is awesome\") # [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998743534088135}]<\/code><\/pre>\n<p><strong>3 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430!<\/strong><\/p>\n<p><strong>use_onnx<\/strong> &#8212; \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432 ONNX \u0433\u0440\u0430\u0444<br \/><strong>optimize<\/strong> &#8212; \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 ONNX \u0433\u0440\u0430\u0444 \u0432 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439<\/p>\n<h2>Benchmark<\/h2>\n<p>\u0418 \u0432\u043e\u0442 \u0442\u043e, \u0440\u0430\u0434\u0438 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043c\u044b \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0443\u0442 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c!<\/p>\n<blockquote>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u0435: \u042d\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0435\u043c \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0435. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430, \u0441\u0432\u044f\u0436\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c \u0441\u043e \u043c\u043d\u043e\u0439.<\/p>\n<\/blockquote>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/478\/e04\/355\/478e043554d5dcffae8163b01b95941c.jpeg\" width=\"1280\" height=\"960\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/478\/e04\/355\/478e043554d5dcffae8163b01b95941c.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"float full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/c7b\/b67\/a7a\/c7bb67a7a27728647cd01908d6b46233.png\" width=\"3024\" height=\"1964\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/c7b\/b67\/a7a\/c7bb67a7a27728647cd01908d6b46233.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0410 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0438 \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 Infinity. \u0423 \u043d\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043d\u0430 NVIDIA T4 \u043d\u0430 128 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432 \u0431\u044b\u043b 2.6 ms. \u041f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u043d\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432. <\/p>\n<p>\u041d\u043e \u043d\u0430\u0448 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0436\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043e\u043d\u0438! \u0410 \u0437\u0430\u043d\u0447\u0438\u0442 \u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435\u043a\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/2e6\/f8c\/8be\/2e6f8c8be53af756ce2d95e90a080ba4.jpeg\" width=\"1280\" height=\"960\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/2e6\/f8c\/8be\/2e6f8c8be53af756ce2d95e90a080ba4.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/5cb\/ce9\/aa3\/5cbce9aa3b38fd0c08df83e7caa5a1b9.jpeg\" width=\"1280\" height=\"960\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/5cb\/ce9\/aa3\/5cbce9aa3b38fd0c08df83e7caa5a1b9.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/de6\/675\/747\/de6675747be4d06cf79ee0123e499c62.jpeg\" width=\"1280\" height=\"960\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/de6\/675\/747\/de6675747be4d06cf79ee0123e499c62.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/fee\/bae\/23f\/feebae23f029f13c84ae6775908d29b8.jpeg\" width=\"1280\" height=\"960\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/fee\/bae\/23f\/feebae23f029f13c84ae6775908d29b8.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u0445 \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u0430, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u043d\u0430 \u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c \u043f\u0443\u0442\u0438 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0436\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0447\u0442\u043e \u0438 \u0432 Infinity. \u0410 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442 \u0441 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0441 \u0432\u0430\u043c\u0438 <strong>\u0441\u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u043b\u0438 20.000$ \u0432 \u0433\u043e\u0434<\/strong>. \u0421 \u0447\u0435\u043c \u044f \u0432\u0430\u0441 \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e!<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0434\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0434\u043e \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0446\u0430, \u0442\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0448\u0443 \u0432\u0430\u0441 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0434 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434\u0443 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439: <a href=\"https:\/\/github.com\/AlekseyKorshuk\/optimum-transformers\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><u>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 Github<\/u><\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"v-portal\" style=\"display:none;\"><\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/657443\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/657443\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f ? Hugging Face (\u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043f, \u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0437\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 <a href=\"https:\/\/github.com\/huggingface\/transformers\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">transformers<\/a>) \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043b\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442 \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c &#171;<a href=\"https:\/\/huggingface.co\/infinity\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><em>Infinity<\/em><\/a>&#171;. \u041e\u043d \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0430 \u0432 \u201cproduction\u201d. <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=jiftCAhOYQA\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u041f\u0443\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a> \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0430 \u043d\u0430 YouTube (\u043d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u0441\u043a\u0440\u0438\u043d\u0448\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0442\u0430\u0439\u043c\u0438\u043d\u0433\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430\u043c\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438). \u0412\u0441\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0435\u0449\u0430\u043d\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 NLP \u0441 \u0437\u0430\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u043e\u0439 \u0432 <strong>1 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0443<\/strong> \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0435. \u041f\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c \u0432\u0435\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 Hugging Face Infinity \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 <strong>\u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 20.000$ \u0432 \u0433\u043e\u0434<\/strong> \u0437\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u0443\u044e \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0435 (\u043e\u0431\u0449\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e \u0446\u0435\u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442).<\/p>\n<p>\u041c\u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u043b\u044e\u0431\u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u043e \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043a\u043e\u043f\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0447\u044c \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439? <strong>\u0421\u043f\u043e\u0439\u043b\u0435\u0440<\/strong>: <strong><u>\u0434\u0430, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e<\/u><\/strong>, \u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0435\u0433\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a \u0432\u0430\u0448\u0438\u043c \u0420\u0415\u0410\u041b\u042c\u041d\u042b\u041c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c.<\/p>\n<p>\u0410 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u043e\u043c\u0443 \u043b\u0435\u043d\u044c \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438&#8230; <a href=\"https:\/\/github.com\/AlekseyKorshuk\/optimum-transformers\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><u>\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 GitHub<\/u><\/a>. \u041f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0437\u0432\u0435\u0434\u0443 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443, \u0430 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0442\u0430\u0439\u0442\u0435 ?<\/p>\n<h2>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c\u0441\u044f \u0432 \u0447\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0445 Pytorch \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043c\u044b \u0432\u0434\u0440\u0443\u0433 \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0438 \u0438\u0445 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c. <\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 zero-shot-classification. \u0421\u0430\u043c\u0430\u044f \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/facebook\/bart-large-mnli\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">facebook\/bart-large-mnli<\/a> \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0437\u0430 <strong>\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0435\u043c 1 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0443.<\/strong> \u0410 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0437\u0430 3.5 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b. \u041c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0442\u044b\u043a\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435. \u0412 \u0442\u0430\u043a \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u043d\u0435 \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u0436\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c\u0430\u044f.<\/p>\n<p>\u0412\u044b, \u043d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435, \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c Pytorch \u043f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 Tensorflow 1.X \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f: \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430 \u0432\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u0438\u0448\u0435\u0442\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044b\u0439 \u0438\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434. \u0422\u0430\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0449\u0443\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u043f\u0438\u0448\u0435\u0442\u0435 numpy-\u043a\u043e\u0434, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430.<\/p>\n<p>\u0414\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441\u0447\u0430\u0441\u0442\u043b\u0438\u0432\u044b\u043c\u0438 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0437\u0434\u043e\u0440\u043e\u0432\u043e, \u043d\u043e \u0447\u0442\u043e \u0435\u0449\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0443\u0434\u0438\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0442\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u0447\u0430\u0441\u0442\u043b\u0438\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0412 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439, \u044d\u0442\u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043b\u044e\u0431\u044f\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430. \u042d\u0442\u043e \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b, \u0433\u0440\u0430\u0444\u044b \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430, \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043e \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0433\u0440\u0430\u0444\u044b \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0431\u0449\u0438\u043c \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448 Pytorch-\u043a\u043e\u0434 \u0432 \u0433\u0440\u0430\u0444 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043d\u0430\u043c \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u043a\u0438?<\/p>\n<p><strong>\u0420\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c! \u042d\u0442\u043e ONNX.<\/strong><\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 <strong>3 \u044d\u0442\u0430\u043f\u043e\u0432<\/strong>:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Pytorch \u0432 ONNX \u0433\u0440\u0430\u0444.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0418\u0437 Pytorch \u0432 ONNX<\/h2>\n<p>\u0427\u0442\u043e \u0436\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0437\u0430 \u043c\u0430\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 ONNX? <\/p>\n<blockquote>\n<p>ONNX &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. ONNX \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u2014 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0431\u043b\u043e\u043a\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u2014 \u0438 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430\u043c\u0438, \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438, \u0441\u0440\u0435\u0434\u0430\u043c\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<p><em>&#8212; \u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043e \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0438\u0437 <\/em><a href=\"https:\/\/onnx.ai\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><em>https:\/\/onnx.ai\/<\/em><\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Pytorch \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430 \u0432 ONNX. \u041f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f, \u043b\u0435\u0436\u0430\u0449\u0438\u0439 \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430, \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442, \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c \u201c\u0442\u0440\u0430\u0441\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438\u201d: \u043c\u044b \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 (\u0444\u0438\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435) \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043e\u043d \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0443\u0433\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a.<\/p>\n<p>\u0417\u0432\u0443\u0447\u0438\u0442 \u043a\u0430\u043a-\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u0440\u0448\u043d\u043e \u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e? \u042f \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0434\u0443\u043c\u0430\u044e \ud83d\ude42 \u041d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430\u0445 \u044f \u0434\u0435\u043b\u0435\u043b \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0440\u0443\u0447\u043a\u0430\u043c\u0438, \u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u043e. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442, \u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u043a \u043f\u0440\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044e: <a href=\"https:\/\/pytorch.org\/tutorials\/advanced\/super_resolution_with_onnxruntime.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430<\/a>, <a href=\"https:\/\/docs.microsoft.com\/en-us\/windows\/ai\/windows-ml\/tutorials\/pytorch-convert-model\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430<\/a>, <a href=\"https:\/\/onnxruntime.ai\/pytorch\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430<\/a>.<\/p>\n<p>\u0412\u0441\u0435 \u043c\u044b \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c \u0442\u0443\u043b\u0437\u044b \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u0439\u0442\u0435 &#8212; Optimum. \u042d\u0442\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0431\u0435\u0437 \u043b\u0438\u0448\u043d\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u0434\u0435\u0442 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 (\u043f\u043e\u0447\u0442\u0438) \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440 \u0432 ONNX \u0433\u0440\u0430\u0444.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0435\u0435 \u043f\u043e\u0442\u044b\u043a\u0430\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0422\u0443\u0442 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0439\u043b\u0435\u0440\u044b \u043a \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430, \u043d\u043e \u0432\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u0438\u0434, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from optimum.onnxruntime import ORTConfig, ORTQuantizer  # The model we wish to quantize model_ckpt = \"philschmid\/MiniLM-L6-H384-uncased-sst2\" # The type of quantization to apply ort_config = ORTConfig(quantization_approach=\"dynamic\") quantizer = ORTQuantizer(ort_config) # Export ONNX graph quantizer.export(model_ckpt, output_path=\"model.onnx\", feature=\"sequence-classification\")<\/code><\/pre>\n<p>?\u00a0\u0412\u043e\u0442 \u043c\u044b \u0437\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 Pytorch \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 ONNX \u0433\u0440\u0430\u0444. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043a \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438!<\/p>\n<h2>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h2>\n<p>\u0422\u0443\u0442 \u0443\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435. \u041d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0442\u0435\u043c \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443 \u043a\u043e\u0434\u0430&#8230; \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430 2 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 Pytorch: ONNX Runtime \u043e\u0442 Microsoft (\u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u043f\u043e \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0438 MIT) \u0438 TensorRT \u043e\u0442 Nvidia (\u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u043f\u043e \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0438 Apache 2, \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c).<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 Pytorch \u0435\u0441\u0442\u044c 2 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430: ONNX Runtime \u043e\u0442 Microsoft (\u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u043f\u043e \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0438 MIT) \u0438 TensorRT \u043e\u0442 Nvidia (\u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u043f\u043e \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0438 Apache 2, \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c).<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u0430 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 ONNX:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0438 \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0438\u0437\u0431\u044b\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438: \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043e\u0442\u0441\u0435\u0432 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u0435\u043d \u0432\u043d\u0435 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u0442\u044c \u0431\u0435\u0437 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u044e\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0440\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435: \u044d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430, \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0438\u0437 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438, \u0430 \u043d\u0435 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u0443 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u044e\u0442 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435: \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0438 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0443\u0434\u0430 \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e \u0441 \u0433\u043b\u043e\u0431\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c\u044e.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041e\u043f\u044f\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0430. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043a \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043e\u0447\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e. \u0418 \u044d\u0442\u043e \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 Optimum.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0448 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0445 \u043a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from optimum.onnxruntime import ORTConfig, ORTQuantizer  # The model we wish to quantize model_ckpt = \"philschmid\/MiniLM-L6-H384-uncased-sst2\" # The type of quantization to apply ort_config = ORTConfig(quantization_approach=\"dynamic\") quantizer = ORTQuantizer(ort_config) # Quantize the model! quantizer.fit(model_ckpt,               output_dir=\".\",               feature=\"sequence-classification\"              )<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0441, \u0432\u043e\u0442 \u043c\u044b \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b\u0438 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0443. \u0410 \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u043b\u043e\u0441\u044c? \u041f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0432\u0441\u0435!<\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043c\u044b \u0438\u043c\u0435\u0435\u043c 3 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438: \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 ONNX \u0433\u0440\u0430\u0444 (model.onnx), \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444 (model-opt.onnx) \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 (\u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439) \u0433\u0440\u0430\u0444 (model-quantized.onnx).<\/p>\n<p>\u0423\u0440\u0430! \u0412\u043e\u0442 \u043c\u044b \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0448\u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0427\u0442\u043e \u0436\u0435 \u043d\u0430\u043c \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441 \u043d\u0438\u043c\u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c?<\/p>\n<h2>\u041f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d<\/h2>\n<p>\u0422\u0435 \u043a\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432, \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u044b\u0435. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443&#8230;<\/p>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c\u0443 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u044e &#8212; <\/strong><a href=\"https:\/\/github.com\/AlekseyKorshuk\/optimum-transformers\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>Optimum Transformers<\/strong><\/a><strong>!<\/strong><\/p>\n<pre><code>pip install optimum-transformers<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432\u043e\u0441\u0445\u0438\u0442\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438!<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from optimum_transformers import pipeline  pipe = pipeline(\"text-classification\", use_onnx=True, optimize=True) pipe(\"This restaurant is awesome\") # [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998743534088135}]<\/code><\/pre>\n<p><strong>3 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430!<\/strong><\/p>\n<p><strong>use_onnx<\/strong> &#8212; \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432 ONNX \u0433\u0440\u0430\u0444<br \/><strong>optimize<\/strong> &#8212; \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 ONNX \u0433\u0440\u0430\u0444 \u0432 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439<\/p>\n<h2>Benchmark<\/h2>\n<p>\u0418 \u0432\u043e\u0442 \u0442\u043e, \u0440\u0430\u0434\u0438 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043c\u044b \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0443\u0442 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c!<\/p>\n<blockquote>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u0435: \u042d\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0435\u043c \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0435. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430, \u0441\u0432\u044f\u0436\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c \u0441\u043e \u043c\u043d\u043e\u0439.<\/p>\n<\/blockquote>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"float full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0410 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0438 \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 Infinity. \u0423 \u043d\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043d\u0430 NVIDIA T4 \u043d\u0430 128 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432 \u0431\u044b\u043b 2.6 ms. \u041f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u043d\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432. <\/p>\n<p>\u041d\u043e \u043d\u0430\u0448 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0436\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043e\u043d\u0438! \u0410 \u0437\u0430\u043d\u0447\u0438\u0442 \u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435\u043a\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u0445 \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u0430, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u043d\u0430 \u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c \u043f\u0443\u0442\u0438 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0436\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0447\u0442\u043e \u0438 \u0432 Infinity. \u0410 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442 \u0441 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0441 \u0432\u0430\u043c\u0438 <strong>\u0441\u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u043b\u0438 20.000$ \u0432 \u0433\u043e\u0434<\/strong>. \u0421 \u0447\u0435\u043c \u044f \u0432\u0430\u0441 \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e!<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0434\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0434\u043e \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0446\u0430, \u0442\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0448\u0443 \u0432\u0430\u0441 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0434 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434\u0443 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439: <a href=\"https:\/\/github.com\/AlekseyKorshuk\/optimum-transformers\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><u>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 Github<\/u><\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"v-portal\" style=\"display:none;\"><\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/657443\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/657443\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-331457","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/331457","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=331457"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/331457\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=331457"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=331457"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=331457"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}