生成されたONNXモデルは、次のような方法で配備・実行することができる：
- Pythonの例インストール
onnxruntimeライブラリがロードされると、モデル・ファイルがロードされ、テキストが入力され、センチメント分析の出力などの分類結果が得られる。['positive']. - クロスランゲージ・サポートこのモデルはRust、Swift、その他の言語と互換性があり、ONNXランタイムのドキュメントを参照して実装する必要があります。
- エッジデバイスの展開1MB以下のモデルファイルをRaspberry Piなどのデバイスに直接埋め込み、リアルタイムのテキスト入力を処理（ログ分析など）。
- 継続的インテグレーションGitHub Actionsでトレーニングやデプロイのプロセスを自動化し、チームコラボレーションを実現。
モデルはインターネット接続を必要とせず、完全にオフラインで動作するため、医療データ処理のようなプライバシーに配慮したシナリオに特に適している。このツールは、迅速な検証のためのオンラインプレイグラウンドも提供します。
この答えは記事から得たものである。WhiteLightning: 軽量なオフラインテキスト分類モデルをワンクリックで生成するオープンソースツールについて
