onnxruntime Paquet

ONNX Runtime (préversion) permet d’évaluer les performances élevées des modèles Machine Learning (ML) entraînés tout en gardant l’utilisation des ressources faible. En s’appuyant sur le dévouement de Microsoft à la Open Neural Network Exchange (ONNX) <https://onnx.ai/>_community, il prend en charge les modèles ML traditionnels ainsi que les algorithmes Deep Learning dans _ ONNX-ML format <https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/IR.md>.

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backend	ONNX Runtime (préversion) permet d’évaluer les performances élevées des modèles Machine Learning (ML) entraînés tout en gardant l’utilisation des ressources faible. En s’appuyant sur le dévouement de Microsoft à la Open Neural Network Exchange (ONNX) <https://onnx.ai/>_community, il prend en charge les modèles ML traditionnels ainsi que les algorithmes Deep Learning dans _ ONNX-ML format <https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/IR.md>.
capi	ONNX Runtime (préversion) permet d’évaluer les performances élevées des modèles Machine Learning (ML) entraînés tout en gardant l’utilisation des ressources faible. En s’appuyant sur le dévouement de Microsoft à la Open Neural Network Exchange (ONNX) <https://onnx.ai/>_community, il prend en charge les modèles ML traditionnels ainsi que les algorithmes Deep Learning dans _ ONNX-ML format <https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/IR.md>.
datasets	Exemples courts utilisés dans la documentation.
tools	ONNX Runtime (préversion) permet d’évaluer les performances élevées des modèles Machine Learning (ML) entraînés tout en gardant l’utilisation des ressources faible. En s’appuyant sur le dévouement de Microsoft à la Open Neural Network Exchange (ONNX) <https://onnx.ai/>_community, il prend en charge les modèles ML traditionnels ainsi que les algorithmes Deep Learning dans _ ONNX-ML format <https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/IR.md>.