ONNX Runtime

ONNX Runtime ist eine plattformübergreifende Inference-Engine, die ML-Modelle im ONNX-Format besonders schnell und effizient ausführt. Sie optimiert die Ausführung (CPU/GPU/Edge), nutzt Hardware-Beschleuniger und ist damit eine häufige Wahl für produktive KI-Anwendungen – von klassischen ML-Modellen bis hin zu modernen Transformer-Modellen.

Was bedeutet ONNX Runtime?

ONNX steht für „Open Neural Network Exchange“: ein offenes Austauschformat, mit dem Modelle zwischen Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow portabel werden. ONNX Runtime ist die „Laufzeitumgebung“ (Runtime), die diese ONNX-Modelle lädt und ausführt – also der Teil, der in der Praxis die Vorhersagen berechnet. Das ist zentral für Inference, wenn ein trainiertes Modell im Produktivbetrieb Antworten liefern soll.

Wie funktioniert ONNX Runtime?

Vereinfacht gesagt nimmt ONNX Runtime ein ONNX-Modell (Graph aus Operatoren) und versucht, es für die Zielhardware maximal zu optimieren. Typisch läuft das so ab:

• 1) Modell laden: Ein ONNX-Modell wird als Rechengraph eingelesen.
• 2) Graph-Optimierungen: Operator-Fusion (z. B. MatMul+Bias+Activation), Konstanten-Faltung, Entfernen redundanter Knoten.
• 3) Execution Provider wählen: Je nach Umgebung CPU, CUDA, TensorRT, DirectML, OpenVINO u. a. (Hardware-spezifische Backends).
• 4) Speicher- & Laufzeitplanung: Effiziente Buffer-Nutzung, parallele Ausführung, ggf. I/O-Binding.
• 5) Inference ausführen: Eingaben rein, Vorhersagen raus – als Batch oder einzeln, häufig mit Fokus auf geringe Latency (Latenz) & Throughput.

Warum ist ONNX Runtime wichtig?

• Performance in Produktion: Viele Teams trainieren in einem Framework, wollen aber für den Betrieb maximale Geschwindigkeit und Stabilität. ONNX Runtime ist dafür ein verbreiteter Standard.
• Portabilität & Vendor-Neutralität: Ein ONNX-Modell kann auf unterschiedlichen Plattformen laufen (Cloud, Server, Desktop, Mobile) – hilfreich für Model Serving und hybride Architekturen.
• Hardware-Beschleunigung: Durch Execution Provider lassen sich GPUs/NPUs besser ausnutzen, ohne das Modell neu zu schreiben.
• Optimierungen für LLM-nahe Workloads: In KI-Stacks rund um Large Language Model (LLM)-Anwendungen spielt effiziente Inference (z. B. für Encoder, Re-Ranker, Klassifikatoren) eine große Rolle – etwa in RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Pipelines.

Wofür wird ONNX Runtime genutzt? (Beispiele)

• Embeddings & Suche: Ein Encoder-Modell erzeugt Embeddings für Vektordatenbank (Vector Database)-Workflows; ONNX Runtime beschleunigt die Berechnung, z. B. in einem RAG-System.
• On-Device AI: Für On-Device AI (Edge AI) werden Modelle lokal ausgeführt (Datenschutz, Offline-Fähigkeit, geringe Latenz).
• Automatisierung: In n8n- oder API-Workflows kann ONNX Runtime als schneller Inference-Baustein dienen, z. B. zur Klassifikation von Tickets, Extraktion oder Routing.
• Computer Vision/OCR: Bildmodelle für Computer Vision (Bildverstehen) oder OCR (Optical Character Recognition) laufen performant auf CPU/GPU.

Was kostet ONNX Runtime?

ONNX Runtime ist Open Source und grundsätzlich kostenlos nutzbar. Kosten entstehen typischerweise indirekt durch Infrastruktur (CPU/GPU/Edge-Hardware), Betrieb (Monitoring, Skalierung) und ggf. kommerzielle Beschleuniger-/Cloud-Umgebungen. Für die Praxis sind Faktoren wie Modellgröße, gewünschte Latenz, Batch-Größe und Optimierungen wie Quantization (Quantisierung) entscheidend für die Gesamtkosten.