ONNXSupport

ONNXSupport

ONNXSupport 是 MediaWiki 1.40 版本引入的一个重要扩展，旨在增强 MediaWiki 在机器学习模型集成和推理方面的能力。它允许用户在 MediaWiki 页面中嵌入和执行使用开放神经网络交换格式 (ONNX) 序列化的机器学习模型，从而为维基内容添加动态和智能功能。

概述

开放神经网络交换格式 (ONNX) 是一种开放标准，用于表示机器学习模型。它允许开发者在不同的机器学习框架（如 PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn 等）之间共享模型，而无需进行格式转换。ONNXSupport 通过提供一个接口，使得 MediaWiki 能够加载和执行这些 ONNX 模型，从而扩展了维基的功能。

ONNXSupport 的核心在于一个 PHP 扩展，该扩展与 ONNX 运行时库进行交互。ONNX 运行时 是一个跨平台的机器学习推理加速器，它可以优化和执行 ONNX 模型。MediaWiki 通过 ONNXSupport 将用户请求发送到 ONNX 运行时，并将结果返回给用户。

这种集成允许在维基页面上实现各种机器学习应用，例如：

• 图像识别：识别页面中上传的图像内容。
• 自然语言处理：进行文本分析、情感分析或机器翻译。
• 预测分析：根据历史数据进行预测。
• 个性化推荐：根据用户行为推荐相关内容。

主要特点

• 跨框架兼容性：支持使用各种机器学习框架训练的模型，只要模型被导出为 ONNX 格式即可。机器学习框架
• 高性能推理：利用 ONNX 运行时库进行模型优化和加速，提供高效的推理性能。推理性能优化
• 安全性：对 ONNX 模型进行安全检查，防止恶意代码执行。维基安全策略
• 易于集成：通过简单的 API，可以将 ONNX 模型嵌入到 MediaWiki 页面中。MediaWiki API
• 可扩展性：允许开发者自定义 ONNX 模型的输入和输出处理方式。扩展开发指南
• 动态内容：能够根据用户输入或页面内容动态生成结果。动态内容生成
• 无缝集成：与现有的 MediaWiki 页面和编辑功能无缝集成。MediaWiki编辑功能
• 版本控制：支持 ONNX 模型的版本控制，确保模型的稳定性和可追溯性。版本控制系统
• 日志记录：记录 ONNX 模型的执行日志，方便调试和监控。日志管理系统
• 资源管理：有效管理 ONNX 模型的资源使用，防止资源耗尽。服务器资源管理

使用方法

使用 ONNXSupport 需要以下步骤：

1. 安装 ONNX 运行时：首先需要在 MediaWiki 服务器上安装 ONNX 运行时库。具体安装方法取决于服务器的操作系统和发行版。可以参考 ONNX 运行时安装指南。 2. 启用 ONNXSupport 扩展：在 MediaWiki 的 `LocalSettings.php` 文件中，启用 ONNXSupport 扩展。通常需要添加以下代码：

   ```php
   wfLoadExtension( 'ONNXSupport' );
   ```

3. 配置 ONNXSupport：根据需要配置 ONNXSupport 扩展。例如，可以设置 ONNX 模型的存储路径、推理超时时间等。配置参数可以在 MediaWiki 的配置界面中进行设置。MediaWiki配置界面 4. 上传 ONNX 模型：将 ONNX 模型文件上传到 MediaWiki 服务器的指定路径。可以使用 MediaWiki 的文件上传功能进行上传。MediaWiki文件上传 5. 在页面中嵌入 ONNX 模型：在需要使用 ONNX 模型的 MediaWiki 页面中，使用 ONNXSupport 提供的标签嵌入模型。例如：

   ```wiki
   <onnx model="my_model.onnx" input="image_url" output="prediction">
   File:MyImage.jpg
   </onnx>
   ```

   其中，`model` 属性指定 ONNX 模型的文件名，`input` 属性指定模型的输入参数，`output` 属性指定模型的输出参数。

6. 处理输入和输出：根据 ONNX 模型的输入和输出要求，准备输入数据并处理输出结果。可以使用 MediaWiki 的模板和 PHP 代码进行输入和输出处理。MediaWiki模板

以下是一个示例表格，展示了常用的 ONNX 模型参数：

常用 ONNX 模型参数

参数名称	描述	数据类型	示例
model	ONNX 模型文件名	字符串	my_model.onnx
input	模型输入参数名称	字符串	image_url
output	模型输出参数名称	字符串	prediction
timeout	推理超时时间（秒）	整数	10
device	推理设备（CPU 或 GPU）	字符串	CPU
precision	推理精度（FP32 或 FP16）	字符串	FP32

相关策略

ONNXSupport 可以与其他 MediaWiki 策略结合使用，以实现更强大的功能。

• 与语义媒体维基 (Semantic MediaWiki) 的集成：可以将 ONNX 模型用于语义媒体维基的推理和查询，从而实现更智能的知识管理。语义媒体维基
• 与视觉编辑器的集成：可以将 ONNX 模型用于视觉编辑器的图像处理和增强，从而提供更丰富的编辑体验。视觉编辑器
• 与 API 的集成：可以通过 MediaWiki 的 API 将 ONNX 模型暴露给外部应用程序，从而实现更灵活的集成。MediaWiki API
• 与其他机器学习技术的集成：可以将 ONNXSupport 与其他机器学习技术（如深度学习、自然语言处理等）结合使用，以实现更复杂的功能。深度学习 自然语言处理
• 与数据挖掘技术的集成：可以将 ONNXSupport 与数据挖掘技术结合使用，以从维基内容中提取有价值的信息。数据挖掘

与其他机器学习推理方法相比，ONNXSupport 的优势在于其跨框架兼容性、高性能推理和安全性。它允许开发者在 MediaWiki 中使用各种机器学习模型，而无需进行复杂的配置和部署。

以下是一些相关的链接：

1. [ONNX 官方网站](https://onnx.ai/) 2. [ONNX 运行时](https://onnxruntime.ai/) 3. [MediaWiki 官方网站](https://www.mediawiki.org/) 4. [Semantic MediaWiki](https://semanticmediawiki.org/) 5. [VisualEditor](https://www.mediawiki.org/wiki/VisualEditor) 6. [MediaWiki API 文档](https://www.mediawiki.org/wiki/API:Main_page) 7. [PyTorch](https://pytorch.org/) 8. [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/) 9. [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/) 10. [深度学习入门](https://www.deeplearning.ai/) 11. [自然语言处理教程](https://www.nltk.org/) 12. [数据挖掘基础](https://www.kdnuggets.com/) 13. [MediaWiki 扩展开发](https://www.mediawiki.org/wiki/Developer_documentation) 14. [维基安全最佳实践](https://www.mediawiki.org/wiki/Security_best_practices) 15. [服务器性能监控工具](https://www.datadoghq.com/)

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