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onnxruntime

Das Flutter-Plugin für OnnxRuntime bietet eine einfache, flexible und schnelle Dart-API, um Onnx-Modelle in Flutter-Anwendungen auf mobilen und Desktop-Plattformen zu integrieren.

AndroidiOSmacOSWindowsLinux
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flutter pub add onnxruntime

Paketübersicht

Aus öffentlichen Paketdaten erstellte Orientierung.

Das onnxruntime-Flutter-Plugin ermöglicht die nahtlose Integration von ONNX-(Open Neural Network Exchange)-Modellen in Flutter-Anwendungen für Android, iOS, macOS, Windows und Linux. Es bietet eine schnelle, flexible und einfach zu verwendende Dart-API zum Ausführen von maschinellen Lerninferenzen direkt in Apps. Ideal zur Bereitstellung vortrainierter Modelle mit minimalem Overhead unterstützt es eine breite Palette an ML-Aufgaben wie Bilderkennung, Objekterkennung und natürliche Sprachverarbeitung. Das Plugin nutzt die Leistungsfähigkeit der zugrunde liegenden ONNX-Runtime-Engine, während es die Plattformübergreifende Kompatibilität beibehält.

Anwendungsfälle

  • Bildklassifikation
  • Objekterkennung
  • natürliche Sprachverarbeitung
  • Echtzeit-Inferenz in mobilen Apps
  • Desktop-ML-Anwendungen

Hauptmerkmale

  • Plattformübergreifende Unterstützung
  • Hochleistungs-Inferenz
  • Einfache Dart-API
  • ONNX-Modellkompatibilität
  • Leichte Integration

Geeignet für

  • Entwickler, die ML-basierte Flutter-Apps erstellen
  • Teams, die ONNX-Modelle verwenden
  • Anwendungen, die Echtzeit-Inferenz erfordern
  • Mobile und Desktop ML-Bereitstellung
  • Projekte, die plattformunabhängige ML benötigen

Hinweise

  • ONNX-Modellkonvertierung erforderlich
  • Beschränkt auf ONNX-kompatible Modelle
  • Das Modellgröße beeinflusst die App-Bundle
  • Kein integrierter Modelltrainings
  • plattformspezifische Laufzeitabhängigkeiten

Original-README

Originaler README-Schnappschuss aus dem verknüpften Quell-Repository. Aktuelle Inhalte finden Sie im Repository.

OnnxRuntime Plugin

pub package

Overview

Flutter plugin for OnnxRuntime via dart:ffi provides an easy, flexible, and fast Dart API to integrate Onnx models in flutter apps across mobile and desktop platforms.

Platform Android iOS Linux macOS Windows
Compatibility API level 21+ * * * *
Architecture arm32/arm64 * * * *

*: Consistent with Flutter

Key Features

  • Multi-platform Support for Android, iOS, Linux, macOS, Windows, and Web(Coming soon).
  • Flexibility to use any Onnx Model.
  • Acceleration using multi-threading.
  • Similar structure as OnnxRuntime Java and C# API.
  • Inference speed is not slower than native Android/iOS Apps built using the Java/Objective-C API.
  • Run inference in different isolates to prevent jank in UI thread.

Getting Started

In your flutter project add the dependency:

dependencies:
  ...
  onnxruntime: x.y.z

Usage example

Import
import 'package:onnxruntime/onnxruntime.dart';
Initializing environment
OrtEnv.instance.init();
Creating the Session
final sessionOptions = OrtSessionOptions();
const assetFileName = 'assets/models/test.onnx';
final rawAssetFile = await rootBundle.load(assetFileName);
final bytes = rawAssetFile.buffer.asUint8List();
final session = OrtSession.fromBuffer(bytes, sessionOptions!);
Performing inference
final shape = [1, 2, 3];
final inputOrt = OrtValueTensor.createTensorWithDataList(data, shape);
final inputs = {'input': inputOrt};
final runOptions = OrtRunOptions();
final outputs = await _session?.runAsync(runOptions, inputs);
inputOrt.release();
runOptions.release();
outputs?.forEach((element) {
  element?.release();
});
Releasing environment
OrtEnv.instance.release();

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Abhängigkeiten 1 Einträge

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