🤗 Optimum ONNX 打造高效模型推理新标杆

• 支持将 Hugging Face Transformers、Diffusers、Timm 及 Sentence Transformers 模型一键导出为 ONNX 格式，简化跨框架部署流程。
• 集成图优化与量化功能，显著提升模型推理速度与资源利用率，确保在不同硬件环境下表现稳定。
• 提供专属 Python 接口（ORTModelForCausalLM 等），无缝调用 ONNX Runtime 实现高性能推理，兼容 CPU 与 GPU（需满足 CUDA/cuDNN）。
• 安装灵活：支持普通及 GPU 加速版本，避免 onnxruntime 与 onnxruntime-gpu 冲突，便于开发者根据环境自主选择。
• 面向长期项目，优化模型结构与推理效率，助力大规模服务化部署，兼顾研发与生产需求。
• 充分利用 ONNX 开放生态，提升模型跨平台兼容性和扩展性，降低迁移门槛，提升整体系统韧性。

全面提升 AI 模型部署体验，适合追求性能与灵活性的开发者和企业。

🔗 详见 huggingface.co/docs/optimum-onnx/en/quickstart
🔗 代码仓库 github.com/huggingface/optimum-onnx

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