！我是如何把大模型搬到Web推理的

我是如何把大模型搬到Web推理的？

一、ONNX Runtime 概述

1.1 什么是 ONNX Runtime？

ONNX Runtime（ORT） 是由微软开发的开源推理引擎，专为优化和加速 Open Neural Network Exchange（ONNX） 格式模型的部署而设计。它支持跨平台运行，涵盖从云端服务器到边缘设备的全场景，已成为AI模型生产部署的核心工具之一。

1.2 ONNX 生态定位

模型标准化：ONNX 作为开放的模型交换格式，支持 PyTorch、TensorFlow、MXNet 等框架的模型导出。
ORT 核心价值：
- 提供统一的推理接口，消除框架碎片化
- 通过硬件加速和计算图优化实现 2-10 倍性能提升
- 支持服务端、移动端、Web 浏览器等多平台部署

二、核心特性与架构设计

2.1 性能优化技术

(1) 计算图优化

节点融合：将连续操作合并为单一内核（如 Conv + BatchNorm + ReLU）
常量折叠：预计算静态张量，减少运行时开销
内存复用：通过内存池管理减少动态分配

(2) 硬件加速支持

通过 Execution Providers（EP） 接入硬件加速后端：

EP 名称	适用场景	加速能力
CUDA	NVIDIA GPU	利用 cuDNN/cuBLAS 加速
TensorRT	NVIDIA GPU（极致优化）	自动内核优化、FP16/INT8 量化
OpenVINO	Intel CPU/GPU	集成 MKL-DNN、GPU 推理
CoreML	Apple 设备	原生支持 M1/M2 芯片
WebAssembly	浏览器环境	跨浏览器轻量级推理

(3) 量化与压缩

动态量化：运行时自动转换 FP32 到 INT8
静态量化：预校准量化参数，精度损失可控
模型压缩：支持剪枝、蒸馏模型部署

python 复制代码

# 启用 TensorRT 加速示例
import onnxruntime as ort

options = ort.SessionOptions()
providers = ['TensorrtExecutionProvider', 'CUDAExecutionProvider']
session = ort.InferenceSession("model.onnx", options, providers=providers)

2.2 跨平台架构

ORT 采用分层设计：

前端 API 层：提供 Python/C++/C#/Java 等接口
计算图优化层：IR 转换与静态优化
后端执行层：通过 EP 对接硬件加速库
内存管理层：跨设备内存分配与异步流水线

三、Web端推理

3.1 安装

onnxruntime-web 可以通过 npm 安装：

bash 复制代码

npm install onnxruntime-web

或者通过 <script> 标签引入：

html 复制代码

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/onnxruntime-web/dist/ort.min.js"></script>

3.2基本使用

以下是在浏览器中运行一个 ONNX 模型的示例。

(1) 加载模型

确保您有一个经过训练的 ONNX 模型。例如，一个名为 model.onnx 的模型文件。

(2) 示例代码

以下是一个完整的示例，展示如何使用 onnxruntime-web 在浏览器中运行模型。

html 复制代码

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>ONNX Runtime Web Example</title>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/onnxruntime-web/dist/ort.min.js"></script>
</head>
<body>
  <h1>ONNX Runtime Web Example</h1>
  <p>Check the console for results.</p>
  <script>
    (async () => {
      try {
        // 加载 ONNX 模型
        const session = await ort.InferenceSession.create('model.onnx');

        // 创建输入数据，假设模型需要一个大小为 [1, 3, 224, 224] 的张量
        const inputTensor = new ort.Tensor('float32', new Float32Array(1 * 3 * 224 * 224), [1, 3, 224, 224]);

        // 运行推理
        const feeds = { input: inputTensor };
        const results = await session.run(feeds);

        // 打印输出结果
        console.log('Model output:', results);
      } catch (err) {
        console.error('Error running model:', err);
      }
    })();
  </script>
</body>
</html>

3.3 runtime支持

WebAssembly (WASM) ：
- 默认runtime，适用于大部分浏览器。
- 优点：跨平台，性能稳定，不依赖 GPU。
WebGL：
- 可选runtime，利用 GPU 进行推理加速。
- 优点：在支持 WebGL 的设备上显著提高推理性能。

(1) 如何切换runtime

javascript 复制代码

const session = await ort.InferenceSession.create('model.onnx', {
  executionProviders: ['wasm'] // 或 'webgl'
});

3.4 优势

降低延迟：模型运行于本地浏览器，无需将数据发送到服务器，从而大幅减少网络延迟。
提升隐私：数据不会离开用户的设备，适用于对隐私敏感的应用场景（如医疗或金融领域）。
成本降低：无需部署后端推理服务器，减少服务器资源占用和维护成本。
兼容性强：支持大多数现代浏览器（如 Chrome、Firefox、Edge）和 Node.js 环境。
无需安装额外插件：基于 WebAssembly (WASM) 和 WebGL 技术，直接运行于浏览器环境。
跨设备：支持运行在桌面端、移动端或嵌入式设备上的浏览器
WebAssembly (WASM) ：提供接近原生代码的性能，适用于 CPU 上的高效推理。
WebGL 加速：利用 GPU 提供更快的推理性能，适合处理较大的模型或实时推理任务。
轻量化依赖 ：仅需引入 onnxruntime-web 库，无需复杂的后端配置。
快速集成：通过简单的 JavaScript API 加载和运行 ONNX 模型。
模型复用：支持直接使用训练完成的 ONNX 模型，无需额外转换。
ONNX 标准支持：兼容大多数机器学习框架（如 PyTorch、TensorFlow、Keras 等）导出的 ONNX 模型。
灵活性强：可以运行从简单的逻辑模型到复杂的深度学习模型。

3.5 使用场景展望

图像分类：在浏览器中直接对图片进行分类，例如识别物体、场景或动物。
面部识别：在本地设备上进行面部验证或表情识别，避免将敏感数据上传到云端。
实时语音处理：使用语音识别模型将用户语音转换为文字，或进行语义分析。
推荐系统：在前端运行推荐算法，根据用户的行为实时推荐内容。