ONNX পরিচিতি

ONNX পরিচিতি

ONNX (Open Neural Network Exchange) হল একটি ওপেন সোর্স ফরম্যাট যা মেশিন লার্নিং মডেলগুলি বিভিন্ন ফ্রেমওয়ার্কের মধ্যে বিনিময় করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। ONNX-এর মাধ্যমে ডেভেলপাররা একাধিক মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্কের মধ্যে মডেলগুলি শেয়ার এবং পুনর্ব্যবহার করতে পারেন, যেমন PyTorch, TensorFlow, Caffe2, এবং Scikit-learn।

শেখার পূর্ব শর্ত

• Python Programming: Python প্রোগ্রামিং ভাষায় মৌলিক জ্ঞান থাকা।
• মেশিন লার্নিং ধারণা: মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিংয়ের মৌলিক ধারণা সম্পর্কে ধারণা থাকা।
• কিছু জনপ্রিয় ফ্রেমওয়ার্ক: PyTorch বা TensorFlow এর মত কিছু জনপ্রিয় মডেল ট্রেনিং ফ্রেমওয়ার্ক সম্পর্কে জানাশোনা।

বৈশিষ্ট্য

1. Cross-Platform Compatibility: ONNX মডেলগুলি বিভিন্ন ফ্রেমওয়ার্কের মধ্যে কাজ করে, যা ফ্রেমওয়ার্ক পরিবর্তন ছাড়াই মডেল ব্যবহার করতে দেয়।
2. Standardization: ONNX মডেল ফরম্যাট স্ট্যান্ডার্ডাইজ করে, যা ডেভেলপারদের জন্য মডেলগুলি সহজে রপ্তানি ও আমদানি করার সুযোগ দেয়।
3. Performance Optimization: ONNX Runtime দ্রুত ইনফারেন্সের জন্য অপটিমাইজড, যা মডেলগুলির কর্মক্ষমতা উন্নত করে।
4. Open Source: ONNX ওপেন সোর্স প্রকল্প, যার মাধ্যমে ডেভেলপাররা নতুন ফিচার যোগ করতে পারে এবং সম্প্রদায়ের সমর্থন পায়।
5. Wide Ecosystem: ONNX ইকোসিস্টেমে বিভিন্ন টুলস, লাইব্রেরি এবং ফ্রেমওয়ার্ক অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা মডেল ডেভেলপমেন্ট এবং ইনফারেন্স সহজ করে।

ব্যবহার

• মডেল পোর্টেবিলিটি: একাধিক ফ্রেমওয়ার্কে মডেলগুলি তৈরি এবং শেয়ার করার জন্য ONNX ব্যবহার করা হয়।
• ভিন্ন প্ল্যাটফর্মে ডিপ্লয়মেন্ট: ONNX মডেলগুলি বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মে ডিপ্লয় করতে সহায়ক, যেমন মোবাইল, ক্লাউড, এবং এজ ডিভাইস।
• সাধারণভাবে ইনফারেন্স: ONNX Runtime ব্যবহার করে দ্রুত এবং দক্ষ ইনফারেন্স প্রক্রিয়া।
• বিভিন্ন লাইব্রেরির সাথে ইন্টিগ্রেশন: ONNX-এর মাধ্যমে PyTorch, TensorFlow এবং অন্যান্য লাইব্রেরির মধ্যে মডেল ব্যবহার করা সম্ভব।

কেন শিখবেন

• বহুগুণে ব্যবহার: ONNX সম্পর্কে জানলে আপনি বিভিন্ন মডেল ফ্রেমওয়ার্কে কাজ করার সময় সুবিধা পাবেন।
• কার্যকরী দক্ষতা: ONNX ব্যবহার করে আপনি আপনার মডেলগুলিকে আরও কার্যকরী এবং স্কেলেবল করতে পারেন।
• ডেভেলপার সম্প্রদায়: ONNX এর সাথে যুক্ত হয়ে একটি বড় ডেভেলপার সম্প্রদায়ের অংশ হতে পারেন।
• নতুন প্রযুক্তির সাথে পরিচিতি: AI ও ML-এ চলমান প্রযুক্তির সাথে আপডেট থাকবেন।

সারসংক্ষেপ

ONNX (Open Neural Network Exchange) হল একটি শক্তিশালী এবং স্ট্যান্ডার্ডাইজড ফরম্যাট যা মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে বিভিন্ন ফ্রেমওয়ার্কের মধ্যে বিনিময় করতে সক্ষম করে। এর বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে ক্রস-প্ল্যাটফর্ম সামঞ্জস্য, পারফরম্যান্স অপটিমাইজেশন, এবং ওপেন সোর্স প্রকল্পের সুবিধা রয়েছে। ONNX শিখলে আপনি মডেল ডেভেলপমেন্ট এবং ইনফারেন্স প্রক্রিয়াকে আরও কার্যকরীভাবে পরিচালনা করতে পারবেন, যা বর্তমান সময়ের প্রযুক্তির উন্নয়নে সহায়ক হবে।

ONNX (Open Neural Network Exchange) হল একটি ওপেন সোর্স ফরম্যাট যা বিভিন্ন মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক এবং প্ল্যাটফর্মের মধ্যে মডেলগুলির এক্সচেঞ্জ সহজ করে। এটি বিভিন্ন ডিপ লার্নিং টুল এবং লাইব্রেরি (যেমন PyTorch, TensorFlow, MXNet) এর মধ্যে interoperability উন্নত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

ONNX-এর মূল বৈশিষ্ট্য

মডেল এক্সচেঞ্জ:

• ONNX ব্যবহার করে আপনি একটি মডেল একটি ফ্রেমওয়ার্ক থেকে অন্য ফ্রেমওয়ার্কে সহজে স্থানান্তর করতে পারেন, যেমন PyTorch থেকে TensorFlow বা vice versa।

অভিন্ন ফরম্যাট:

• ONNX একটি অভিন্ন ফরম্যাট প্রদান করে, যা ডেভেলপারদের বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মে একই মডেল ব্যবহার করতে সক্ষম করে। এটি মডেলটিকে বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ভাষায় এবং লাইব্রেরিতে পুনঃব্যবহারযোগ্য করে।

সম্প্রসারিত সমর্থন:

• ONNX-এর মাধ্যমে প্রচুর ডেটা মডেলিং সরঞ্জাম এবং ফ্রেমওয়ার্কের জন্য সমর্থন পাওয়া যায়। এটি মডেল ট্রেনিং এবং ডিপ্লয়মেন্টে সহায়ক।

গতি এবং পারফরম্যান্স:

• ONNX-runtime নামে একটি হালকা ওজনের রানটাইম পরিবেশ রয়েছে, যা ONNX মডেলগুলিকে দ্রুত এবং কার্যকরভাবে চালানোর জন্য অপটিমাইজ করা হয়েছে।

শক্তিশালী কমিউনিটি:

• ONNX একটি সক্রিয় এবং সমৃদ্ধ কমিউনিটি দ্বারা সমর্থিত, যা উন্নয়ন, ডকুমেন্টেশন, এবং টুলিংয়ে সহায়ক।

ONNX-এর প্রয়োজনীয়তা

মডেল অভ্যন্তরীণ প্রতিস্থাপন:

• বিভিন্ন ফ্রেমওয়ার্কে কাজ করার সময়, ONNX ব্যবহার করে মডেলগুলি একটি প্ল্যাটফর্ম থেকে অন্য প্ল্যাটফর্মে স্থানান্তর করা সহজ।

প্ল্যাটফর্ম নিরপেক্ষতা:

• ONNX ফরম্যাটে মডেল তৈরি করা হলে, আপনি বিভিন্ন পরিবেশে (যেমন ক্লাউড, অন-প্রিমাইজ, এজ ডিভাইস) একই মডেল ব্যবহার করতে পারেন। এটি স্থিতিশীলতা এবং নমনীয়তা নিশ্চিত করে।

শিক্ষার উন্নতি:

• ONNX-এর মাধ্যমে, শিক্ষার্থীরা এবং গবেষকরা বিভিন্ন ফ্রেমওয়ার্কের মধ্যে অঙ্গীভূতভাবে কাজ করতে পারে এবং তাদের মডেলগুলি বিভিন্ন পরিবেশে ব্যবহার করতে পারে।

বর্ধিত সক্ষমতা:

• ONNX ফরম্যাটে মডেলগুলি বিভিন্ন ডিভাইসে এবং অ্যাপ্লিকেশনে ডিপ্লয়মেন্টের জন্য সক্ষম। এটি উচ্চতর মডেল পারফরম্যান্স নিশ্চিত করে।

গবেষণায় সুবিধা:

• গবেষকরা ONNX-এর মাধ্যমে তাদের নতুন মডেলগুলি বিভিন্ন ফ্রেমওয়ার্কে পরীক্ষা করতে পারে, যা তাদের কাজের গতি বাড়ায় এবং ফলাফল মূল্যায়নে সহায়ক।

উপসংহার

ONNX একটি শক্তিশালী এবং কার্যকরী টুল যা মডেল এক্সচেঞ্জ এবং interoperability উন্নত করে। এটি মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং প্রকল্পগুলির জন্য একটি মূল্যবান সংস্থান, যা ব্যবহারকারীদের জন্য তাদের মডেলগুলি সহজে বিভিন্ন ফ্রেমওয়ার্ক এবং প্ল্যাটফর্মের মধ্যে স্থানান্তর এবং ব্যবহার করার সুযোগ তৈরি করে। ONNX-এর সুবিধাগুলো ব্যবহার করে প্রতিষ্ঠানগুলি তাদের প্রযুক্তির কার্যকারিতা এবং নমনীয়তা বাড়াতে সক্ষম হয়।

Open Neural Network Exchange (ONNX) হল একটি ওপেন সোর্স ফরম্যাট যা বিভিন্ন মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্কের মধ্যে মডেলগুলির পরিবহন ও ব্যবহার সহজ করে। এটি বিশেষভাবে মডেলগুলি একটি প্ল্যাটফর্ম থেকে অন্য প্ল্যাটফর্মে স্থানান্তর করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যাতে গবেষক এবং ডেভেলপাররা তাদের তৈরি মডেলগুলি বিভিন্ন সিস্টেমে ব্যবহার করতে পারেন।

ONNX-এর ইতিহাস এবং বিকাশ

১. প্রতিষ্ঠা

• 2017 সালে প্রতিষ্ঠা: ONNX-এর সৃষ্টি 2017 সালে মাইক্রোসফট এবং ফেসবুক দ্বারা হয়। এটি মূলত দুইটি উদ্দেশ্যে তৈরি করা হয়েছিল:
  • বিভিন্ন মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্কের মধ্যে পারস্পরিক সহযোগিতা নিশ্চিত করা।
  • মডেলগুলি দ্রুত এবং সহজে একটি প্ল্যাটফর্ম থেকে অন্য প্ল্যাটফর্মে স্থানান্তর করা।

২. প্রথম সংস্করণ

• প্রথম সংস্করণ প্রকাশ: 2017 সালের সেপ্টেম্বরে ONNX-এর প্রথম সংস্করণ প্রকাশিত হয়। এই সংস্করণটি বিভিন্ন মৌলিক অপারেশন সমর্থন করেছিল, যা মূল মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্কগুলিতে ব্যবহৃত হয়।

৩. সম্প্রসারণ

• সমর্থনকারী ফ্রেমওয়ার্ক: ONNX-এর সাথে সংযুক্ত ফ্রেমওয়ার্কগুলির মধ্যে পাইটর্চ, টেনসরফ্লো, কেরাস এবং আরও অনেক কিছু অন্তর্ভুক্ত। এর ফলে বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মে মডেল প্রশিক্ষণ এবং ডেপ্লয়মেন্ট সহজ হয়।
• অপারেশনগুলির সংখ্যা বৃদ্ধি: সময়ের সাথে সাথে ONNX আরও বেশি অপারেশন এবং ডেটা টাইপ সমর্থন করতে শুরু করে, যা ডিপ লার্নিংয়ের নতুন মডেল এবং প্রযুক্তির সাথে তাল মিলিয়ে চলে।

৪. কনট্রিবিউশন ও সহযোগিতা

• গবেষক এবং শিল্পের সমর্থন: বিভিন্ন প্রতিষ্ঠানের সহযোগিতায় ONNX-এর বিকাশ ঘটে। এতে NVIDIA, Intel, এবং অন্যান্য বড় কোম্পানি অন্তর্ভুক্ত। তারা ONNX-কে বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মে ব্যবহারযোগ্য করে তোলার জন্য বিভিন্ন প্রযুক্তিগত সমর্থন প্রদান করে।

৫. বর্তমান অবস্থান

• অনুকূলকরণ: ONNX বর্তমানে ডিপ লার্নিং মডেলগুলির জন্য একটি জনপ্রিয় ফরম্যাট হিসেবে প্রতিষ্ঠিত হয়েছে। এটি মডেলগুলি স্থানান্তরিত করার জন্য একটি কার্যকরী সমাধান, যা মডেল ডেপ্লয়মেন্টের সময় ব্যাপক সুবিধা প্রদান করে।

৬. ONNX Runtime

• ONNX Runtime: Microsoft 2019 সালে ONNX Runtime প্রকাশ করে, যা ONNX মডেলগুলির জন্য একটি উচ্চ কর্মক্ষমতা বাস্তবায়ন। এটি বিভিন্ন হার্ডওয়্যারে (যেমন CPU, GPU) দ্রুত inference প্রদান করতে সক্ষম।

উপসংহার

ONNX হল একটি শক্তিশালী এবং কার্যকরী ফরম্যাট যা মেশিন লার্নিং মডেলগুলির পোর্টেবিলিটি এবং সহযোগিতা নিশ্চিত করে। এটি আধুনিক ডিপ লার্নিং প্রযুক্তির বিকাশের সাথে তাল মিলিয়ে চলছে এবং বিভিন্ন ফ্রেমওয়ার্কের মধ্যে কাজের প্রবাহকে সহজ করে তোলে। ONNX-এর ইতিহাস এবং বিকাশের ফলে গবেষক ও ডেভেলপারদের জন্য নতুন সুযোগ সৃষ্টি হয়েছে।

ONNX (Open Neural Network Exchange) একটি ওপেন ফরম্যাট যা মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি বিভিন্ন ফ্রেমওয়ার্কের মধ্যে মডেলকে স্থানান্তর এবং শেয়ার করার সুবিধা প্রদান করে। ONNX এর ব্যবহার ক্ষেত্র এবং উপযোগিতা নিচে আলোচনা করা হলো।

ব্যবহার ক্ষেত্র

মডেল পোর্টেবিলিটি:

• ONNX মডেলগুলি বিভিন্ন মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক (যেমন PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn) থেকে একে অপরের মধ্যে স্থানান্তর করা যায়। এটি ডেভেলপারদের তাদের প্রিয় ফ্রেমওয়ার্কের সুবিধা গ্রহণ করে মডেল তৈরি এবং স্থানান্তর করার সুযোগ দেয়।

মডেল অপ্টিমাইজেশন:

• ONNX Runtime ব্যবহার করে মডেলগুলি অপ্টিমাইজ করা যায়, যা দ্রুততা এবং কার্যকারিতা বাড়ায়। এটি CPU এবং GPU উভয়ের জন্য কার্যকরী।

ক্রস প্ল্যাটফর্ম ডিপ্লয়মেন্ট:

• ONNX মডেলগুলি বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মে (যেমন Windows, Linux, এবং Mobile) ডিপ্লয় করা যায়। এটি মডেল ব্যবহারে বড় পরিসরে বিস্তার ঘটাতে সাহায্য করে।

AI সমাধান উন্নয়ন:

• ONNX AI এবং মেশিন লার্নিং সমাধান তৈরি এবং উন্নয়নে সহায়ক। এটি বিভিন্ন হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার পরিবেশে ব্যবহার করা যেতে পারে।

গবেষণা ও ডেভেলপমেন্ট:

• গবেষকরা তাদের মডেলগুলিকে ONNX ফরম্যাটে রূপান্তর করে অন্যান্য গবেষকদের সাথে শেয়ার করতে পারেন, যা সহযোগিতামূলক গবেষণাকে সহজ করে।

উপযোগিতা

ফ্রেমওয়ার্কের স্বাধীনতা:

• ONNX ব্যবহার করে একটি ফ্রেমওয়ার্ক থেকে অন্য ফ্রেমওয়ার্কে স্থানান্তর করা সহজ হয়। যেমন, PyTorch থেকে TensorFlow বা Scikit-Learn-এ স্থানান্তর করা।

দ্রুত উন্নয়ন:

• মডেলগুলো দ্রুত এবং সহজে তৈরি ও পরীক্ষা করা যায়। ONNX ফরম্যাটে রূপান্তর করা হলে মডেল উন্নয়নের সময় সাশ্রয় হয়।

পারফরম্যান্স বৃদ্ধি:

• ONNX Runtime দ্বারা মডেলগুলিকে অপ্টিমাইজ করা হলে তাদের কার্যকারিতা বৃদ্ধি পায় এবং ইনফারেন্সের সময় কমে যায়।

নির্ভরযোগ্যতা:

• ONNX দ্বারা মডেলগুলি বিভিন্ন পরিবেশে একইভাবে কাজ করে, যা ব্যবহারকারীদের জন্য একটি নির্ভরযোগ্য অভিজ্ঞতা নিশ্চিত করে।

সামাজিক সমর্থন এবং সম্প্রদায়:

• ONNX একটি ওপেন সোর্স প্রকল্প, যার ফলে একটি বড় সম্প্রদায় এবং উন্নয়নকারী সমর্থন রয়েছে। এটি নতুন ফিচার এবং উন্নয়ন নিয়ে আসার জন্য একটি সক্রিয় প্ল্যাটফর্ম তৈরি করে।

উপসংহার

ONNX একটি শক্তিশালী এবং বহুমুখী ফরম্যাট, যা মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জন্য পোর্টেবিলিটি, অপ্টিমাইজেশন এবং ক্রস প্ল্যাটফর্ম ডিপ্লয়মেন্ট নিশ্চিত করে। এটি গবেষণা, ডেভেলপমেন্ট এবং বাণিজ্যিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে এবং মেশিন লার্নিং-এর উন্নয়নে সুবিধা প্রদান করে।

ONNX (Open Neural Network Exchange) একটি ওপেন সোর্স ফরম্যাট যা মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে বিভিন্ন ফ্রেমওয়ার্কের মধ্যে স্থানান্তর করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। ONNX ব্যবহারের মাধ্যমে, আপনি একটি ফ্রেমওয়ার্কে প্রশিক্ষিত মডেলকে অন্য ফ্রেমওয়ার্কে নির্বিঘ্নে ব্যবহার করতে পারেন। এখানে ONNX এবং অন্যান্য জনপ্রিয় মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্কগুলোর সাথে তুলনা করা হলো।

১. ONNX (Open Neural Network Exchange)

• মূল উদ্দেশ্য: মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে একটি ফ্রেমওয়ার্ক থেকে অন্য ফ্রেমওয়ার্কে সহজে স্থানান্তর করা।
• ইনটিগ্রেশন: PyTorch, TensorFlow, Keras, Scikit-learn, MXNet ইত্যাদির সাথে ইন্টিগ্রেশন সাপোর্ট করে।
• ফিচার:
  • প্ল্যাটফর্ম স্বাধীনতা: ONNX মডেলগুলো একাধিক ফ্রেমওয়ার্কে ব্যবহার করা যায়।
  • প্রভাবশালী লাইব্রেরি: এটি AI টুলস এবং হার্ডওয়্যার যেমন NVIDIA TensorRT, OpenVINO, এবং Microsoft ML.NET-এর সাথে সমর্থন করে।

২. TensorFlow

• মূল উদ্দেশ্য: একটি বিশাল এবং শক্তিশালী ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক যা গবেষণা এবং উৎপাদনের জন্য ব্যবহার হয়।
• মডেল ট্রেনিং: উচ্চ মানের API, TensorBoard (ভিজ্যুয়ালাইজেশন), এবং Keras (হাই লেভেল API) সাপোর্ট করে।
• ইনটিগ্রেশন: TensorFlow Serving এবং TensorFlow Lite, যা উৎপাদন এবং মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনের জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা।
• এলগরিদম: উন্নত ফিচার সেট যেমন টেন্সরফ্লো এক্সটেনশনস, TPU সমর্থন।

৩. PyTorch

• মূল উদ্দেশ্য: গবেষণা এবং ডিপ লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য ব্যবহার করা হয়, সহজ ব্যবহার এবং উচ্চ গতির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
• ডাইনামিক কম্পিউটেশন গ্রাফ: লজিকাল এবং সহজ ডিবাগিংয়ের জন্য ডাইনামিক কম্পিউটেশন গ্রাফ ব্যবহার করে।
• মডেল ট্রেনিং: সহজ এবং দ্রুত মডেল ট্রেনিং প্রক্রিয়া। PyTorch Lightning এর মতো উচ্চ স্তরের APIs সহ।
• ইনটিগ্রেশন: ONNX সাপোর্ট করে, যা PyTorch মডেলকে ONNX ফরম্যাটে রপ্তানি করার অনুমতি দেয়।

৪. Scikit-learn

• মূল উদ্দেশ্য: ক্লাসিক্যাল মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের জন্য একটি জনপ্রিয় লাইব্রেরি।
• ডেটা প্রক্রিয়াকরণ: ডেটা প্রিপারেশন এবং প্রক্রিয়াকরণের জন্য শক্তিশালী টুলস। সহজ, স্বজ্ঞাত API।
• মডেল ট্রেনিং: ক্লাসিফিকেশন, রিগ্রেশন, ক্লাস্টারিং ইত্যাদির জন্য অ্যালগরিদম।
• ইনটিগ্রেশন: ONNX ফরম্যাটে মডেল এক্সপোর্ট করার জন্য সাপোর্ট রয়েছে, যা মেশিন লার্নিং মডেলগুলোকে অন্য ফ্রেমওয়ার্কে স্থানান্তর করতে সহায়তা করে।

৫. Keras

• মূল উদ্দেশ্য: উচ্চ স্তরের নিউরাল নেটওয়ার্ক API যা TensorFlow, Theano বা CNTK এর উপর কাজ করে।
• সহজ ব্যবহার: সহজে ব্যবহারযোগ্য API ডিজাইন। ব্যবহারকারীদের জন্য দ্রুত মডেল তৈরি করা।
• মডেল ট্রেনিং: বিভিন্ন ধরণের মডেল তৈরি করতে সাহায্য করে (সিকোয়েন্সিয়াল এবং ফাংশনাল API)।
• ইনটিগ্রেশন: TensorFlow-এ মডেল এক্সপোর্ট করার পাশাপাশি ONNX ফরম্যাটে রপ্তানি করার সাপোর্টও আছে।

তুলনার সারসংক্ষেপ

উপসংহার

ONNX একটি গুরুত্বপূর্ণ টুল যা বিভিন্ন মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্কের মধ্যে মডেল এক্সচেঞ্জকে সহজ করে। অন্যান্য ফ্রেমওয়ার্কগুলি যেমন TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn এবং Keras ডিপ লার্নিং এবং ক্লাসিক্যাল মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলির জন্য শক্তিশালী টুলস। এই ফ্রেমওয়ার্কগুলির মধ্যে ONNX সমর্থন তাদের কার্যকারিতা এবং ব্যবহারযোগ্যতা বাড়ায়।