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Introduction to ONNX Runtime

Introduction to ONNX Runtime
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3-Second Blueprint (English)

  1. ONNX represents trained models from PyTorch or TensorFlow as portable operator graphs decoupling training from target deployment hardware.
  2. ONNX Runtime executes these graphs via Execution Providers like DirectML, mapping math operators to optimized GPU, CPU, or NPU kernels.
  3. ONNX Runtime GenAI wraps model execution with decoding loops, logit processing, token sampling, and KV-cache management for LLMs.
ONNX RuntimeONNX Runtime GenAIDirectMLExecution Providers

3-Sekunden-Fazit (Deutsch)

  1. ONNX bildet trainierte Modelle aus PyTorch oder TensorFlow als portable Operatorgraphen ab und entkoppelt Training von Zielhardware.
  2. ONNX Runtime führt diese Graphen über Execution Provider wie DirectML aus und weist Operatoren optimierten GPU-, CPU- oder NPU-Kernels zu.
  3. ONNX Runtime GenAI ergänzt die Modellausführung um Decoding-Schleifen, Logit-Verarbeitung, Sampling und KV-Cache-Verwaltung für LLMs.
ONNX RuntimeONNX Runtime GenAIDirectMLExecution Provider

Note / Hinweis: Blueprints are AI-generated educational summaries (0% Politics · 0% Religion · 0% Brainrot) and do not constitute medical, legal, or financial advice. / KI-generierte Zusammenfassung zu Bildungszwecken – ersetzt keine medizinische, rechtliche oder finanzielle Fachberatung.