ONNX एक कम्प्यूटेशन ग्राफ़ प्रारूप परिभाषित करता है: नोड ऑपरेशन (matrix multiply, convolution, attention) का प्रतिनिधित्व करते हैं, किनारे ऑपरेशन के बीच बहने वाले tensors का प्रतिनिधित्व करते हैं। ग्राफ़ में मॉडल चलाने के लिए आवश्यक सभी जानकारी शामिल होती है: आर्किटेक्चर, भार, इनपुट/आउटपुट आकार, और ऑपरेटर परिभाषाएँ। ONNX Runtime (Microsoft) सबसे लोकप्रिय runtime है, जो CPU, GPU, और विशेष accelerators को सपोर्ट करता है।
ONNX सबसे उपयोगी है जब: (1) आपको गैर-NVIDIA हार्डवेयर (Intel, AMD, ARM, मोबाइल) पर डिप्लॉय करना है जहाँ PyTorch CUDA उपलब्ध नहीं है, (2) आपको अधिकतम inference गति चाहिए और ONNX Runtime के अनुकूलन PyTorch से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, या (3) आप गैर-Python एप्लिकेशन में मॉडल एकीकृत कर रहे हैं (ONNX Runtime में C++, C#, Java, और JavaScript bindings हैं)। बड़े LLMs के मानक GPU inference के लिए, vLLM और TGI जैसे विशेष serving frameworks आमतौर पर ONNX से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
सभी PyTorch ऑपरेशन ONNX में साफ़ रूप से कन्वर्ट नहीं होते, विशेषकर कस्टम ऑपरेटर और गतिशील आर्किटेक्चर। जटिल मॉडलों को सही ढंग से निर्यात करने के लिए मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता हो सकती है। ONNX नवीनतम आर्किटेक्चर से पीछे भी रहता है — नए मॉडल प्रकार तब तक समर्थित नहीं हो सकते जब तक ONNX ऑपरेटर नहीं जोड़े जाते। LLM inference के लिए विशेष रूप से, GGUF/llama.cpp इकोसिस्टम और TensorRT-LLM अधिकांश उपयोग मामलों के लिए ONNX से अधिक लोकप्रिय हो गए हैं।