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ONNX Runtime (versión preliminar) permite la evaluación de alto rendimiento de los modelos entrenados de aprendizaje automático (ML) al tiempo que mantiene el bajo uso de recursos. Basándose en la dedicación de Microsoft a la Open Neural Network Exchange (ONNX) <https://onnx.ai/>comunidad _ , admite modelos de APRENDIZAJE automático tradicionales, así como algoritmos de aprendizaje profundo en _ ONNX-ML format <https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/IR.md>.

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backend	ONNX Runtime (versión preliminar) permite la evaluación de alto rendimiento de los modelos entrenados de aprendizaje automático (ML) al tiempo que mantiene el bajo uso de recursos. Basándose en la dedicación de Microsoft a la Open Neural Network Exchange (ONNX) <https://onnx.ai/>comunidad _ , admite modelos de APRENDIZAJE automático tradicionales, así como algoritmos de aprendizaje profundo en _ ONNX-ML format <https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/IR.md>.
capi	ONNX Runtime (versión preliminar) permite la evaluación de alto rendimiento de los modelos entrenados de aprendizaje automático (ML) al tiempo que mantiene el bajo uso de recursos. Basándose en la dedicación de Microsoft a la Open Neural Network Exchange (ONNX) <https://onnx.ai/>comunidad _ , admite modelos de APRENDIZAJE automático tradicionales, así como algoritmos de aprendizaje profundo en _ ONNX-ML format <https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/IR.md>.
datasets	Ejemplos breves usados en la documentación.
tools	ONNX Runtime (versión preliminar) permite la evaluación de alto rendimiento de los modelos entrenados de aprendizaje automático (ML) al tiempo que mantiene el bajo uso de recursos. Basándose en la dedicación de Microsoft a la Open Neural Network Exchange (ONNX) <https://onnx.ai/>comunidad _ , admite modelos de APRENDIZAJE automático tradicionales, así como algoritmos de aprendizaje profundo en _ ONNX-ML format <https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/IR.md>.