#
导出为 ONNX

在生产环境中部署 🤗 Transformers 模型通常需要或者能够受益于，将模型导出为可在专门的运行时和硬件上加载和执行的序列化格式。

🤗 Optimum 是 Transformers 的扩展，可以通过其 `exporters` 模块将模型从 PyTorch 或 TensorFlow 导出为 ONNX 及 TFLite 等序列化格式。🤗 Optimum 还提供了一套性能优化工具，可以在目标硬件上以最高效率训练和运行模型。

本指南演示了如何使用 🤗 Optimum 将 🤗 Transformers 模型导出为 ONNX。有关将模型导出为 TFLite 的指南，请参考 导出为 TFLite 页面。

##
导出为 ONNX

ONNX (Open Neural Network eXchange 开放神经网络交换) 是一个开放的标准，它定义了一组通用的运算符和一种通用的文件格式，用于表示包括 PyTorch 和 TensorFlow 在内的各种框架中的深度学习模型。当一个模型被导出为 ONNX时，这些运算符被用于构建计算图（通常被称为中间表示），该图表示数据在神经网络中的流动。

通过公开具有标准化运算符和数据类型的图，ONNX使得模型能够轻松在不同深度学习框架间切换。例如，在 PyTorch 中训练的模型可以被导出为 ONNX，然后再导入到 TensorFlow（反之亦然）。

导出为 ONNX 后，模型可以：

- 通过 图优化（graph optimization） 和 量化（quantization） 等技术进行推理优化。
- 通过 `ORTModelForXXX` 类 使用 ONNX Runtime 运行，它同样遵循你熟悉的 Transformers 中的 `AutoModel` API。
- 使用 优化推理流水线（pipeline） 运行，其 API 与 🤗 Transformers 中的 pipeline() 函数相同。

🤗 Optimum 通过利用配置对象提供对 ONNX 导出的支持。多种模型架构已经有现成的配置对象，并且配置对象也被设计得易于扩展以适用于其他架构。

现有的配置列表请参考 🤗 Optimum 文档。

有两种方式可以将 🤗 Transformers 模型导出为 ONNX，这里我们展示这两种方法：

- 使用 🤗 Optimum 的 CLI（命令行）导出。
- 使用 🤗 Optimum 的 `optimum.onnxruntime` 模块导出。

###
使用 CLI 将 🤗 Transformers 模型导出为 ONNX

要将 🤗 Transformers 模型导出为 ONNX，首先需要安装额外的依赖项：

    pip install optimum[exporters]

请参阅 🤗 Optimum 文档 以查看所有可用参数，或者在命令行中查看帮助：

    optimum-cli export onnx --help

运行以下命令，以从 🤗 Hub 导出模型的检查点（checkpoint），以 `distilbert-base-uncased-distilled-squad` 为例：

    optimum-cli export onnx --model distilbert-base-uncased-distilled-squad distilbert_base_uncased_squad_onnx/

你应该能在日志中看到导出进度以及生成的 `model.onnx` 文件的保存位置，如下所示：

    Validating ONNX model distilbert_base_uncased_squad_onnx/model.onnx...
    	-[✓] ONNX model output names match reference model (start_logits, end_logits)
    	- Validating ONNX Model output "start_logits":
    		-[✓] (2, 16) matches (2, 16)
    		-[✓] all values close (atol: 0.0001)
    	- Validating ONNX Model output "end_logits":
    		-[✓] (2, 16) matches (2, 16)
    		-[✓] all values close (atol: 0.0001)
    The ONNX export succeeded and the exported model was saved at: distilbert_base_uncased_squad_onnx

上面的示例说明了从 🤗 Hub 导出检查点的过程。导出本地模型时，首先需要确保将模型的权重和分词器文件保存在同一目录（`local_path`）中。在使用 CLI 时，将 `local_path` 传递给 `model` 参数，而不是 🤗 Hub 上的检查点名称，并提供 `--task` 参数。你可以在 🤗 Optimum 文档中查看支持的任务列表。如果未提供 `task` 参数，将默认导出不带特定任务头的模型架构。

    optimum-cli export onnx --model local_path --task question-answering distilbert_base_uncased_squad_onnx/

生成的 `model.onnx` 文件可以在支持 ONNX 标准的 许多加速引擎（accelerators） 之一上运行。例如，我们可以使用 ONNX Runtime 加载和运行模型，如下所示：

    >>> from transformers import AutoTokenizer
    >>> from optimum.onnxruntime import ORTModelForQuestionAnswering

    >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert_base_uncased_squad_onnx")
    >>> model = ORTModelForQuestionAnswering.from_pretrained("distilbert_base_uncased_squad_onnx")
    >>> inputs = tokenizer("What am I using?", "Using DistilBERT with ONNX Runtime!", return_tensors="pt")
    >>> outputs = model(**inputs)

从 Hub 导出 TensorFlow 检查点的过程也一样。例如，以下是从 Keras 组织 导出纯 TensorFlow 检查点的命令：

    optimum-cli export onnx --model keras-io/transformers-qa distilbert_base_cased_squad_onnx/

###
使用 optimum.onnxruntime 将 🤗 Transformers 模型导出为 ONNX

除了 CLI 之外，你还可以使用代码将 🤗 Transformers 模型导出为 ONNX，如下所示：

    >>> from optimum.onnxruntime import ORTModelForSequenceClassification
    >>> from transformers import AutoTokenizer

    >>> model_checkpoint = "distilbert_base_uncased_squad"
    >>> save_directory = "onnx/"

    >>> # 从 transformers 加载模型并将其导出为 ONNX
    >>> ort_model = ORTModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_checkpoint, export=True)
    >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint)

    >>> # 保存 onnx 模型以及分词器
    >>> ort_model.save_pretrained(save_directory)
    >>> tokenizer.save_pretrained(save_directory)

###
导出尚未支持的架构的模型

如果你想要为当前无法导出的模型添加支持，请先检查 `optimum.exporters.onnx` 是否支持该模型，如果不支持，你可以 直接为 🤗 Optimum 贡献代码。

###
使用 transformers.onnx 导出模型

`tranformers.onnx` 不再进行维护，请如上所述，使用 🤗 Optimum 导出模型。这部分内容将在未来版本中删除。

要使用 `tranformers.onnx` 将 🤗 Transformers 模型导出为 ONNX，请安装额外的依赖项：

    pip install transformers[onnx]

将 `transformers.onnx` 包作为 Python 模块使用，以使用现成的配置导出检查点：

    python -m transformers.onnx --model=distilbert-base-uncased onnx/

以上代码将导出由 `--model` 参数定义的检查点的 ONNX 图。传入任何 🤗 Hub 上或者存储与本地的检查点。生成的 `model.onnx` 文件可以在支持 ONNX 标准的众多加速引擎上运行。例如，使用 ONNX Runtime 加载并运行模型，如下所示：

    >>> from transformers import AutoTokenizer
    >>> from onnxruntime import InferenceSession

    >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
    >>> session = InferenceSession("onnx/model.onnx")
    >>> # ONNX Runtime expects NumPy arrays as input
    >>> inputs = tokenizer("Using DistilBERT with ONNX Runtime!", return_tensors="np")
    >>> outputs = session.run(output_names=["last_hidden_state"], input_feed=dict(inputs))

可以通过查看每个模型的 ONNX 配置来获取所需的输出名（例如 `["last_hidden_state"]`）。例如，对于 DistilBERT，可以用以下代码获取输出名称：

    >>> from transformers.models.distilbert import DistilBertConfig, DistilBertOnnxConfig

    >>> config = DistilBertConfig()
    >>> onnx_config = DistilBertOnnxConfig(config)
    >>> print(list(onnx_config.outputs.keys()))
    ["last_hidden_state"]

从 Hub 导出 TensorFlow 检查点的过程也一样。导出纯 TensorFlow 检查点的示例代码如下：

    python -m transformers.onnx --model=keras-io/transformers-qa onnx/

要导出本地存储的模型，请将模型的权重和分词器文件保存在同一目录中（例如 `local-pt-checkpoint`），然后通过将 `transformers.onnx` 包的 `--model` 参数指向该目录，将其导出为 ONNX：

    python -m transformers.onnx --model=local-pt-checkpoint onnx/