ONNX模型转换

将现有模型（如PyTorch、TensorFlow）转换为ONNX格式需使用框架提供的导出工具。以PyTorch为例，通过torch.onnx.export函数实现转换，需指定输入张量形状和动态维度。TensorFlow模型可通过tf2onnx工具转换。转换时需注意算子兼容性，部分自定义算子需手动注册。

# PyTorch转ONNX示例
import torch
model = ...  # 加载训练好的模型
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 示例输入
torch.onnx.export(
    model,
    dummy_input,
    "model.onnx",
    input_names=["input"],
    output_names=["output"],
    dynamic_axes={"input": {0: "batch"}, "output": {0: "batch"}}
)

浏览器端推理方案

使用ONNX.js库可在浏览器中运行ONNX模型。分为两种模式：
1. CPU模式：基于WebAssembly后端，兼容所有现代浏览器，但性能较低。
2. WebGL模式：利用GPU加速，适合计算密集型任务，需浏览器支持WebGL 2.0。

<!-- 浏览器端加载ONNX模型示例 -->
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/onnxruntime-web/dist/ort.min.js"></script>
<script>
  async function runInference() {
    const session = await ort.InferenceSession.create("model.onnx");
    const input = new ort.Tensor(new Float32Array(224*224*3), [1,3,224,224]);
    const outputs = await session.run({input});
    console.log(outputs);
  }
</script>

GPU加速优化技术

WebGPU方案：新兴的浏览器GPU API，比WebGL提供更低级别的硬件控制。通过ONNX Runtime的WebGPU后端可实现更高效推理。目前Chrome 113+和Edge 113+已支持。

WASM SIMD优化：针对CPU模式的加速技术，通过单指令多数据流提升并行计算能力。需在服务器响应头中配置：

Content-Type: application/wasm

模型量化：将FP32模型转换为INT8格式，减少模型体积和内存占用。ONNX Runtime提供量化工具：

from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic
quantize_dynamic("model.onnx", "model_quant.onnx")

性能对比数据

部署注意事项

• 模型分片加载：大模型可拆分为多个文件，通过fetch逐步加载
• 缓存策略：利用IndexedDB存储模型二进制，减少重复下载
• 降级方案：自动检测浏览器能力，优先尝试WebGPU→WebGL→WASM回退链
• 线程优化：使用Web Worker避免主线程阻塞，提升交互体验