[HELP WANTED] ONNX导出功能开发 / ONNX Export Functionality Development

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任务类型 / Task Type

请选择任务类型 / Please select the task type:

• 新功能实现 / New feature implementation
• 数据集支持 / Dataset support
• 文档编写 / Documentation
• 教程制作 / Tutorial creation
• 测试用例 / Test cases
• Bug修复 / Bug fixes
• 代码优化 / Code optimization
• 其他 / Other

任务描述 / Task Description

背景 / Background

为了支持模型的轻量级部署和跨平台推理，需要为torch-rechub中的模型添加ONNX导出功能。ONNX格式可以让模型在不同的推理引擎中运行，提高部署的灵活性和效率。

目标 / Objectives

1. 为所有主要模型添加ONNX导出功能
2. 确保导出的ONNX模型与原PyTorch模型输出一致
3. 支持动态batch size和序列长度
4. 提供简单易用的导出接口
5. 添加ONNX模型验证和测试工具

详细要求 / Detailed Requirements

• 实现统一的ONNX导出接口，支持dict格式输入
• 确保导出模型与输入特征维度对齐
• 支持预设并行数配置
• 处理动态输入维度的导出
• 添加导出后的模型验证功能
• 不破坏现有框架结构
• 提供详细的使用文档和示例

技能要求 / Required Skills

必需技能 / Required Skills

• Python编程 / Python programming
• PyTorch框架 / PyTorch framework
• ONNX格式理解 / Understanding of ONNX format
• 模型部署经验 / Model deployment experience
• 其他: 深度学习模型优化 / Deep learning model optimization

加分技能 / Preferred Skills

• 深度学习 / Deep learning
• 机器学习 / Machine learning
• 推荐系统基础 / Recommender systems basics
• 模型量化和优化 / Model quantization and optimization
• 文档写作 / Technical writing
• 其他: ONNXRuntime使用经验 / ONNXRuntime experience

预期产出 / Expected Deliverables

• 代码实现 / Code implementation
• 单元测试 / Unit tests
• 文档更新 / Documentation updates
• 使用示例 / Usage examples
• 其他: ONNX模型验证工具 / ONNX model validation tools

参考资料 / References

相关论文 / Related Papers

• ONNX: Open Neural Network Exchange
• Optimizing Deep Learning Inference on Embedded Systems

代码参考 / Code References

• PyTorch ONNX导出文档
• Transformers库的ONNX导出实现
• TorchVision的ONNX导出示例

文档资源 / Documentation Resources

• ONNX官方文档
• ONNXRuntime文档
• PyTorch模型导出最佳实践

难度评估 / Difficulty Level

• 🟢 初级 (适合新手) / Beginner (Good for newcomers)
• 🟡 中级 (需要一定经验) / Intermediate (Requires some experience)
• 🔴 高级 (需要深入理解) / Advanced (Requires deep understanding)

预估工作量 / Estimated Effort

• 📅 1-3天 / 1-3 days
• 📅 1周 / 1 week
• 📅 2-4周 / 2-4 weeks
• 📅 1个月以上 / More than 1 month

贡献指南 / Contribution Guidelines

开始之前 / Before You Start

1. 请在评论中表明您的兴趣，避免重复工作 / Please comment to express your interest to avoid duplicate work
2. 阅读 CONTRIBUTING.md 了解开发流程 / Read CONTRIBUTING.md to understand the development process
3. 设置开发环境并熟悉项目结构 / Set up the development environment and familiarize yourself with the project structure
4. 安装ONNX相关依赖: pip install onnx onnxruntime

开发流程 / Development Process

1. Fork 项目并创建新分支 feature/onnx-export
2. 研究现有模型结构，识别ONNX导出的挑战点
3. 实现统一的ONNX导出接口
4. 逐个模型实现ONNX导出功能
5. 开发模型验证和测试工具
6. 编写详细的使用文档和示例
7. 运行代码格式化: python config/format_code.py
8. 提交 Pull Request

代码规范 / Code Standards

• 遵循项目的代码风格 / Follow the project's code style
• 添加适当的注释和文档字符串 / Add appropriate comments and docstrings
• 确保所有测试通过 / Ensure all tests pass
• 更新相关文档 / Update relevant documentation
• 充分测试ONNX模型的正确性 / Thoroughly test ONNX model correctness

联系方式 / Contact Information

获取帮助 / Getting Help

• 💬 在此 Issue 下评论提问 / Comment on this issue with questions
• 📧 联系项目维护者: morningsky
• 🔗 查看更多 Issues: GitHub Issues

社区支持 / Community Support

• 📖 查看项目文档和示例 / Check project documentation and examples
• 🤝 与其他贡献者交流 / Communicate with other contributors
• ⭐ 关注项目更新 / Follow project updates

额外信息 / Additional Information

重要提醒 / Important Notes:

• 此功能验证较为复杂，需要充分测试 / This feature requires complex validation and thorough testing
• 建议分阶段实现，先支持简单模型，再扩展到复杂模型
• 需要特别注意动态输入维度的处理
• 确保导出的ONNX模型在不同推理引擎中的兼容性

技术挑战 / Technical Challenges:

• 处理推荐系统模型中的embedding层导出
• 支持变长序列输入的ONNX导出
• 确保数值精度在导出过程中的一致性
• 优化导出模型的推理性能

测试要求 / Testing Requirements:

• 对比PyTorch模型和ONNX模型的输出一致性
• 测试不同batch size和序列长度下的模型表现
• 验证ONNX模型在ONNXRuntime中的推理速度
• 提供完整的端到端测试用例

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感谢您对 torch-rechub 项目的贡献兴趣！我们期待与您合作。
Thank you for your interest in contributing to torch-rechub! We look forward to working with you.