Convertisseur PT vers ONNX

Cet outil propose un flux de travail en ligne pour convertir les modèles PyTorch enregistrés en .pt ou .pth au format ONNX, permettant le déploiement dans des environnements d’exécution tels que ONNX Runtime, TensorRT ou d’autres backends d’inférence. Il cible les ingénieurs ML, chercheurs en IA et ingénieurs de déploiement qui ont besoin d’interopérabilité entre frameworks et d’inférences optimisées. Le convertisseur se concentre sur la préservation de la structure du modèle, des poids et de la sémantique d’entrée/sortie lors de l’export. La logique centrale charge le modèle PT, scripté ou tracé en option, et appelle torch.onnx.export avec des options définies par l’utilisateur. Il prend en charge la sélection d’une version ONNX opset, dynamic_axes et des noms d’entrée/sortie explicites. Après l’export, une validation légère est effectuée pour garantir que le graphe ONNX est correctement formé et que la cohérence des formes/types est conservée. En cas d’opérateurs non pris en charge, l’outil fournit des diagnostics et suggère des ajustements ou une voie d’exportation alternative. Les avantages incluent un déploiement inter-framework plus rapide, des essais plus simples avec des accélérateurs back-end et un flux de travail centralisé pour la validation. Le système privilégie la transparence des décisions d’export et fournit des raisons d’échecs claires pour faciliter les améliorations itératives. Fonctions clés : prise en charge d’entrée PT (.pt/.pth), scripting ou tracing optionnels, version opset configurable, dynamic_axes, nommage des entrées/sorties, validation post-export et rapport de compatibilité léger. Cas d’usage : déploiement en production, prototypage multi-plateformes et préparation à l’edge deployment.