{"id":206541,"date":"2025-07-09T06:30:00","date_gmt":"2025-07-09T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=206541"},"modified":"2025-07-07T11:04:42","modified_gmt":"2025-07-07T10:04:42","slug":"onnx-was-ist-das","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/onnx-was-ist-das","title":{"rendered":"ONNX: Der offene Standard f\u00fcr portable KI-Modelle"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"206541\" class=\"elementor elementor-206541\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ce058de e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ce058de\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-179059c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"179059c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p data-start=\"165\" data-end=\"629\"><strong data-start=\"165\" data-end=\"323\">Mit wachsender Komplexit\u00e4t der KI-Projekte gewinnt die F\u00e4higkeit an Bedeutung, Modelle flexibel zu \u00fcbertragen und in verschiedenen Umgebungen auszuf\u00fchren.<\/strong><br data-start=\"323\" data-end=\"326\" \/><b> Das heutige \u00d6kosystem umfasst zahlreiche Entwicklungsframeworks \u2013 jedes mit eigenen Besonderheiten und propriet\u00e4ren Formaten. ONNX (Open Neural Network Exchange) schafft hier Abhilfe: Als quelloffener Standard erleichtert es die Interoperabilit\u00e4t und verbindet die unterschiedlichen Systeme reibungslos.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8bf6415 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8bf6415\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5deedbc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5deedbc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Was ist ONNX?<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5914c51 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5914c51\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"747\" data-end=\"1140\">ONNX ist ein offenes Austauschformat, das speziell daf\u00fcr entwickelt wurde,\u00a0<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle<\/a>\u00a0frameworkunabh\u00e4ngig zu speichern und weiterzugeben. So kannst Du ein trainiertes Modell beispielsweise in\u00a0<a style=\"background-color: #ffffff;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pytorch-lightning-tutorial-das-framework-fuer-skalierbares-deep-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">PyTorch<\/a>\u00a0 oder\u00a0<a style=\"background-color: #ffffff;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/tensorflow-extended-tfx-was-ist-das\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">TensorFlow<\/a>\u00a0entwickeln, es anschlie\u00dfend im ONNX-Format exportieren und dann mit einem anderen Tool \u2013 etwa ONNX Runtime, TensorRT oder OpenVINO \u2013 f\u00fcr die Inferenz verwenden.<\/p><p data-start=\"1142\" data-end=\"1386\">Facebook und Microsoft entwickelten ONNX im Jahr 2017. Heute unterst\u00fctzen viele Unternehmen (darunter IBM, Intel, AMD, Qualcomm) sowie die Forschungsgemeinschaft dieses Open-Source-Projekt. Es erleichtert die Wiederverwendung von Modellen, beschleunigt den Schritt in die Produktion und erh\u00f6ht die Flexibilit\u00e4t von KI-Systemen.<\/p><p>\u00a0<\/p><p data-start=\"1388\" data-end=\"1633\">Durch diese breite Unterst\u00fctzung und die Offenheit des Standards erm\u00f6glicht ONNX eine <b>bessere Wiederverwendbarkeit von Modellen, verk\u00fcrzt die Zeit bis zur Produktionsreife und steigert insgesamt die Portabilit\u00e4t und Flexibilit\u00e4t<\/b> von KI-Systemen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-221a324 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"221a324\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/06\/output1-3.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-206544\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/06\/output1-3.png 1536w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/06\/output1-3-300x200.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/06\/output1-3-1024x683.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/06\/output1-3-768x512.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-860be1f elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"860be1f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/onnx.ai\/\" target=\"_blank\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">ONNX entdecken<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e622d65 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e622d65\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6c0fa98 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6c0fa98\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Architektur und technische Komponenten<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6a67c1c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6a67c1c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"245\" data-end=\"389\">Die Architektur von ONNX basiert auf drei zentralen technischen S\u00e4ulen, die zusammen eine reibungslose Portabilit\u00e4t von KI-Modellen erm\u00f6glichen.<\/p><p data-start=\"391\" data-end=\"787\"><strong data-start=\"391\" data-end=\"428\">1. Erweiterbarer Berechnungsgraph<\/strong><br data-start=\"428\" data-end=\"431\" \/>Es bildet jedes Modell als <b>gerichteten azyklischen Graphen (DAG)<\/b> ab. Dabei stehen die Knoten f\u00fcr Operationen, die Kanten f\u00fcr Datenfl\u00fcsse. So strukturiert ONNX die mathematischen Transformationen nachvollziehbar.<\/p><p data-start=\"789\" data-end=\"1152\"><strong data-start=\"789\" data-end=\"822\">2. Standardisierte Operatoren<\/strong><br data-start=\"822\" data-end=\"825\" \/>ONNX definiert einheitliche Operatoren wie Konvolution, Aktivierung oder Normalisierung. Diese sorgen daf\u00fcr, dass Modelle unabh\u00e4ngig vom urspr\u00fcnglichen Framework korrekt funktionieren \u2013 ohne erneutes Training.<\/p><p data-start=\"1154\" data-end=\"1486\"><strong data-start=\"1154\" data-end=\"1185\">3. Normalisierte Datentypen<\/strong><br data-start=\"1185\" data-end=\"1188\" \/>Au\u00dferdem unterst\u00fctzt ONNX eine Vielzahl standardisierter Datentypen \u2013 von einfachen Ganzzahlen und Flie\u00dfkommazahlen bis hin zu mehrdimensionalen Tensors. Das garantiert eine <b>hohe Kompatibilit\u00e4t<\/b> mit diversen Inferenz-Engines und erleichtert die Integration in unterschiedliche technische Umgebungen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fddc45f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fddc45f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"2111\" data-end=\"2280\">ONNX konzentriert sich auf die Inferenzphase, also die Ausf\u00fchrung bereits trainierter Modelle. Dabei erzielt es hohe Leistung, ohne die Trainingsumgebung einzuschr\u00e4nken.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5d81a1d elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"5d81a1d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/06\/output1-1-2.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-206545\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/06\/output1-1-2.png 1536w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/06\/output1-1-2-300x200.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/06\/output1-1-2-1024x683.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/06\/output1-1-2-768x512.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f2af49c elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"f2af49c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/quantum-machine-learning-an-der-schnittstelle-zwischen-neuen-technologien\" target=\"_blank\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Auch interessant: Quantum Machine Learning<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5591e20 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5591e20\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Der Workflow im \u00dcberblick<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c1bcb67 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c1bcb67\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Das folgende gedankliche Schema beschreibt die Rolle von ONNX als Bindeglied zwischen Modelltraining und plattform\u00fcbergreifender Ausf\u00fchrung.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-412127d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"412127d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">1. Training im Ursprungsframework<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-01787f6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"01787f6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"2029\" data-end=\"2157\">Im ersten Schritt wird das Modell in einem der g\u00e4ngigen Frameworks f\u00fcr maschinelles oder tiefes Lernen entwickelt und trainiert:<\/p><ul data-start=\"2159\" data-end=\"2601\"><li data-start=\"2159\" data-end=\"2288\"><p data-start=\"2161\" data-end=\"2288\"><a style=\"background-color: #ffffff;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pytorch\">PyTorch<\/a>\u00a0eignet sich besonders f\u00fcr Forschung und schnelles Prototyping dank seiner dynamischen Ausf\u00fchrung und einfachen API.<\/p><\/li><li data-start=\"2289\" data-end=\"2443\"><p data-start=\"2291\" data-end=\"2443\"><a style=\"background-color: #ffffff;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/tensorflow\">TensorFlow<\/a>\u00a0punktet in der Industrie mit stabiler Skalierbarkeit, verteilter Verarbeitung und Hardware-Optimierung \u2013 insbesondere f\u00fcr GPUs oder TPUs.<\/p><\/li><li data-start=\"2444\" data-end=\"2601\"><p data-start=\"2446\" data-end=\"2601\"><strong data-start=\"2446\" data-end=\"2462\">scikit-learn<\/strong> ist weit verbreitet im klassischen Machine Learning und kommt oft in Vorverarbeitungsschritten oder in analytischen Pipelines zum Einsatz.<\/p><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-393b02f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"393b02f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>All diese Frameworks decken in Kombination eine gro\u00dfe Bandbreite an realen Anwendungsf\u00e4llen ab \u2013 und ONNX dient dabei als Br\u00fccke zwischen ihnen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a81e7e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1a81e7e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">2. Ein Standardformat<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ef145db elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ef145db\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Nach dem Training wird das Modell ins ONNX-Format exportiert. Dieses Format agiert als neutrale Zwischenschicht, die das Modell unabh\u00e4ngig von seinem Ursprung pr\u00e4sentiert. Es kombiniert drei zentrale Eigenschaften: einen strukturierten DAG f\u00fcr eine effiziente Ausf\u00fchrung, standardisierte Operatoren f\u00fcr semantische Konsistenz und formalisierte Datentypen f\u00fcr maximale Kompatibilit\u00e4t mit unterschiedlichen Hardware-Setups.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fb25a41 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fb25a41\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">3. Ausf\u00fchrung auf beliebiger Plattform<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-50bec88 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"50bec88\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"3258\" data-end=\"3720\">Sobald das Modell im ONNX-Format vorliegt, kann es flexibel bereitgestellt werden \u2013 sei es lokal, in der Cloud, am Edge oder auf mobilen Endger\u00e4ten. Mit Inferenz-Engines wie <strong data-start=\"3432\" data-end=\"3448\">ONNX Runtime<\/strong>, <strong data-start=\"3450\" data-end=\"3462\">TensorRT<\/strong> oder <strong data-start=\"3468\" data-end=\"3480\">OpenVINO<\/strong> l\u00e4sst sich das Modell hochperformant ausf\u00fchren. Zudem ist die Integration in bestehende Softwareprojekte problemlos m\u00f6glich, da ONNX-Modelle mit verschiedenen Programmiersprachen wie&nbsp;<a style=\"background-color: #ffffff;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/kurs-ueber-python-lernen-die-grundlagen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python<\/a>,&nbsp;<a style=\"background-color: #ffffff;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/c-was-die-meisten-nicht-wissen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">C++<\/a>,&nbsp;<a style=\"background-color: #ffffff;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/java-grundlagen-wir-erklaerens-dir-jdk-jre-und-jvm\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Java<\/a>&nbsp;oder&nbsp;<a style=\"background-color: #ffffff;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/javascript-meistern-die-komplette-roadmap-zur-webentwicklung\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">JavaScript<\/a>&nbsp;genutzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p><\/p>\n<p data-start=\"3722\" data-end=\"3896\">Insgesamt entkoppelt ONNX damit das Training vom Deployment und sorgt f\u00fcr maximale Flexibilit\u00e4t \u2013 bei gleichzeitig hoher Effizienz und plattform\u00fcbergreifender Kompatibilit\u00e4t.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e446ac9 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"e446ac9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/06\/output1-4.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-206546\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/06\/output1-4.png 1536w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/06\/output1-4-300x200.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/06\/output1-4-1024x683.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/06\/output1-4-768x512.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4d0bd1f elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4d0bd1f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-augmentation-optimierung-der-leistung-von-deep-learning\" target=\"_blank\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Data Augmentation und Deep Learning<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-052a383 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"052a383\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-86234fa elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"86234fa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">ONNX Runtime: Der optimierte Ausf\u00fchrungsmotor<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2244e94 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2244e94\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"194\" data-end=\"659\">ONNX Runtime f\u00fchrt ONNX-Modelle besonders schnell und effizient aus. Es nutzt gezielte <b>Optimierungen f\u00fcr verschiedene Hardwarearchitekturen \u2013 ob CPU,\u00a0<a style=\"background-color: #ffffff;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/gpu-data-science\">GPU<\/a>\u00a0oder NPU.<\/b> Dank seiner Plattformunabh\u00e4ngigkeit funktioniert es reibungslos unter Windows, Linux, macOS, Android, iOS und im Web. Entwickler greifen \u00fcber Sprachen wie Python, C++, C# oder Java darauf zu. Durch den geringen Speicherverbrauch eignet sich ONNX Runtime ideal f\u00fcr den produktiven Einsatz und f\u00fcr eingebettete Systeme.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-50c04c2 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"50c04c2\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ba3b731 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ba3b731\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Industrielle Anwendungsf\u00e4lle<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1f0f1fe elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1f0f1fe\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"671\" data-end=\"931\">ONNX bringt Teams aus Forschung und Entwicklung n\u00e4her zusammen. W\u00e4hrend Data Scientists ein Modell beispielsweise in PyTorch entwickeln, kann das Engineering-Team es problemlos in produktionsreife Infrastrukturen integrieren.<\/p><p data-start=\"933\" data-end=\"1186\">Auch die Bereitstellung auf mehreren Plattformen gelingt ohne Mehraufwand \u2013 sei es auf\u00a0<a style=\"background-color: #ffffff;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/cloud-microsoft-azure-die-basics\">Azure<\/a>,\u00a0<a style=\"background-color: #ffffff;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/amazon-web-services\">AWS<\/a>, mobilen Ger\u00e4ten oder direkt im vernetzten Fahrzeug. ONNX erlaubt eine flexible und effiziente Nutzung derselben Modelle in unterschiedlichsten Umgebungen.<\/p><p data-start=\"1103\" data-end=\"1551\">\u00a0<\/p><p data-start=\"1188\" data-end=\"1379\">Zudem l\u00e4sst sich die Qualit\u00e4t eines Modells auf mehreren Inferenz-Engines vergleichen. So k\u00f6nnen Unternehmen die Stabilit\u00e4t, Genauigkeit und Robustheit ihrer KI-Anwendungen objektiv bewerten.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-51c563f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"51c563f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ad13d29 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ad13d29\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Schlussfolgerung<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d3b9165 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d3b9165\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"1386\" data-end=\"1693\">ONNX treibt die Interoperabilit\u00e4t in der KI-Welt entscheidend voran. Es verbindet verschiedene Frameworks durch ein standardisiertes Format, vereinfacht die \u00dcbertragung von Modellen aus der Forschung in die Produktion und senkt gleichzeitig die Abh\u00e4ngigkeit von propriet\u00e4ren L\u00f6sungen.<\/p><p data-start=\"2254\" data-end=\"2595\">\u00a0<\/p><p data-start=\"1695\" data-end=\"1959\">Wer KI-Projekte zuverl\u00e4ssig skalieren will, findet hier ein leistungsstarkes Werkzeug. Es hilft dabei, Entwicklungsprozesse zu beschleunigen, Modelle wiederzuverwenden und neue KI-Anwendungen schneller bereitzustellen \u2013 plattform\u00fcbergreifend und zukunftssicher.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-75351c1 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"75351c1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\" target=\"_blank\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke die Weiterbildungen von DataScientest<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-08796cd e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"08796cd\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ba67b47 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"ba67b47\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Was ist ONNX?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"ONNX ist ein offenes Format, das entwickelt wurde, um Machine Learning und Deep Learning Modelle unabh\u00e4ngig von den Frameworks zu repr\u00e4sentieren.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Architektur und technische Komponenten\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Der ONNX-Standard basiert auf einem DAG-Berechnungsgraphen, standardisierten Operatoren und normalisierten Datentypen.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"ONNX Runtime: optimierter Ausf\u00fchrungsmotor\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"ONNX Runtime ist der offizielle Ausf\u00fchrungsmotor f\u00fcr ONNX-Modelle mit Optimierungen f\u00fcr CPU, GPU, NPU und Multi-Plattform-Kompatibilit\u00e4t.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Industrielle Anwendungsf\u00e4lle\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"ONNX erleichtert die Interoperabilit\u00e4t, plattform\u00fcbergreifende Bereitstellung und unabh\u00e4ngige Bewertung von KI-Modellen in der Industrie.\"\r\n      }\r\n    }\r\n  ]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mit wachsender Komplexit\u00e4t der KI-Projekte gewinnt die F\u00e4higkeit an Bedeutung, Modelle flexibel zu \u00fcbertragen und in verschiedenen Umgebungen auszuf\u00fchren. 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