ONNX vs. PMML: ¿Cuál es el Mejor Formato para Intercambiar Modelos de Machine Learning?
Descubre las diferencias entre ONNX y PMML, dos formatos clave que facilitan el despliegue y la interoperabilidad de modelos de machine learning en diversas plataformas
En el mundo del Machine Learning, la interoperabilidad y la portabilidad son aspectos esenciales para lograr implementaciones efectivas y simplificar el flujo de trabajo entre herramientas y frameworks.
Debido a esto, han surgido estándares como ONNX y PMML, cada uno diseñado para facilitar el intercambio y la ejecución de modelos de aprendizaje automático en múltiples plataformas.
Ambos formatos tienen características únicas que abordan diferentes necesidades del ecosistema de desarrollo, pero ¿cuál es el más adecuado dependiendo de tus requerimientos específicos? A continuación, analizamos en detalle las principales diferencias y aplicaciones de ONNX y PMML.
¿Qué es ONNX?
ONNX, que significa Open Neural Network Exchange, es un formato abierto que permite la interoperabilidad de modelos entre diversos frameworks de deep learning y Machine Learning.
Este estándar fue desarrollado originalmente por Microsoft y Facebook con el objetivo de ofrecer una mayor flexibilidad a los desarrolladores.
Los modelos ONNX se destacan por su capacidad para ser entrenados en un framework específico, como PyTorch o tensorflow, y luego inferidos (ejecutados) en otro entorno, como ONNX Runtime.
Esto agiliza significativamente los flujos de trabajo en equipos multidisciplinarios y en entornos que requieren diversas herramientas.
¿Qué es PMML?
PMML, que significa Predictive Model Markup Language, es un estándar XML desarrollado por el Data Mining Group, que busca facilitar el intercambio de modelos predictivos entre diferentes herramientas de análisis y aplicaciones.
Este estándar es ampliamente utilizado en entornos empresariales en los que los modelos se implementan frecuentemente en sistemas de producción para tareas como scoring, segmentación de clientes o análisis de datos.
Su enfoque principal está en la estandarización y en garantizar que los modelos puedan ser compartidos de manera transparente sin ajustes adicionales de código o formato.
Diferencias clave entre ONNX y PMML
Si bien ambos estándares tienen como objetivo común el intercambio eficiente de modelos de Machine Learning, sus enfoques son fundamentalmente diferentes. Comprender estas diferencias es crucial para elegir el formato adecuado en cada caso.
| Características | ONNX | PMML |
|---|---|---|
| Facilidad de uso | Alta, con herramientas como ONNX Runtime | Alta, especialmente en entornos empresariales |
| Compatibilidad | Compatible con múltiples frameworks como PyTorch, TensorFlow y Scikit-learn | Enfocado en sistemas de análisis predictivo |
| Soporte técnico | Comunidad activa, soporte de grandes corporaciones como Microsoft | Soporte sólido en soluciones empresariales |
| Enfoque principal | Intercambio de modelos entre frameworks de Machine Learning y Deep Learning | Interoperabilidad en análisis predictivo y estadístico |
| Evolución tecnológica | Adaptable a modelos de Deep Learning avanzados | Enfocado en modelos tradicionales y estadísticos |
Ventajas de utilizar ONNX
ONNX ha ganado popularidad en los últimos años gracias a su flexibilidad y enfoque innovador. A continuación se presentan algunas de sus principales ventajas:
Un aspecto destacable es su integración con frameworks líderes como PyTorch y TensorFlow. Por ejemplo, ONNX es especialmente útil para proyectos que requieren flexibilidad en la elección del entorno de inferencia.
Ventajas de utilizar PMML
Por su parte, PMML es reconocido como el estándar de facto en el mundo de la minería de datos y la analítica empresarial. Algunas de sus ventajas más relevantes incluyen:
En entornos empresariales donde la estandarización y la estabilidad son fundamentales, PMML sigue siendo una opción líder.
¿Qué estándar se adapta mejor a tus necesidades?
La elección entre ONNX y PMML depende en gran medida del tipo de modelo, las herramientas utilizadas y el caso de uso específico.
Por ello, es útil analizar el contexto:
Entornos orientados a innovación y Deep Learning
Si trabajas en proyectos de investigación o aplicaciones que utilizan redes neuronales avanzadas, ONNX es la mejor opción por su compatibilidad con frameworks modernos.
Ambientes empresariales con enfoque en análitica tradicional
Para organizaciones que priorizan la estabilidad y trabajan con modelos estadísticos y predictivos, PMML proporciona una solución estable y ampliamente adoptada.
En resumen, ONNX y PMML son herramientas complementarias que abordan diferentes desafíos en el intercambio de modelos.
Su elección en cada caso dependerá de tus necesidades específicas, ya sea que busques innovación tecnológica o estabilidad empresarial.
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