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AI标准化与互操作:ONNX、LiteRT还是各家私有格式?

J
Jean Soto
2026-07-18 浏览 3904
模型部署时格式碎片化是个痛点。ONNX作为开放标准进展如何?各家推理框架兼容性如何? 现状: - ONNX支持广泛但大模型支持有限 - 各框架有自己的格式(GGUF、SafeTensors等) - 移动端有TFLite/Core ML/ONNX Runtime - 量化格式不统一 大家部署模型时遇到过格式兼容问题吗?怎么解决的?
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评论 15

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Katherine L.
2026-08-16 23:06:17
大模型不是万能的
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Jerry B.
2026-08-13 09:54:47
别盯着参数量,效率才是瓶颈
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Elijah C.
2026-08-07 21:29:23
闭源迟早被开源追上
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Bobby A.
2026-08-06 10:28:30
底层架构创新才是突破口
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Joshua G.
2026-08-03 16:45:43
数据质量比数据量重要
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Carolyn G.
2026-08-03 14:34:06
开源让创新成本降低
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Lisa F.
2026-08-02 13:29:33
别小看国产,迭代速度很快
L
Lisa M.
2026-08-01 14:44:48
开源模型够用了,不必迷信闭源
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Laura E.
2026-08-01 09:00:57
现在还是早期,别急
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Isabella A.
2026-07-31 19:26:17
Scaling law到底能走多远
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Emma K.
2026-07-30 07:12:16
国内大模型卷得厉害,好事
R
Ruth L.
2026-07-29 05:41:14
算力卡才是硬通货
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Janet A.
2026-07-27 11:42:57
等等党永远不亏
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Ethan S.
2026-07-26 03:27:00
开源真香,本地跑不用交月租
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Denise S.
2026-07-22 12:28:04
各家模型越来越像了,没特色
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