Matriz completa de exportación

Forma de la matriz

La matriz se indexa por (family, task, format). Las claves de familia son los nombres canónicos del registro de modelos, las claves de tarea vienen de libreyolo.tasks.TASKS, y hay doce formatos:

onnx, torchscript, executorch, tensorrt, openvino, paddle, mnn, rknn, ncnn, tflite, coreml, coreai.

model.export(format=...) acepta además dos alias: engine para tensorrt, y litert para tflite, que es el nombre actual de TensorFlow Lite. El formato y el sufijo .tflite no cambian.

from libreyolo.export.support import (    EXPORT_FORMATS,    get_support,    validated_alternatives,) print(EXPORT_FORMATS) entry = get_support("yolo9", "detect", "onnx")print(entry.tier, entry.since)print(entry.constraint) print(validated_alternatives("yolo9", "detect"))

libreyolo formats --family yolo9 --task detectlibreyolo formats --family yolo9 --task detect --json

Como una celda es función de tres claves, la rejilla completa es grande y cambia en cada versión. Se genera en lugar de escribirse a mano, y vive en docs/export_support.md en el repositorio de la biblioteca. Consulta la matriz desde Python o desde la CLI en vez de leer una copia.

Los tres niveles

Las combinaciones validated y available continúan sin necesidad de una confirmación ni de un aviso genérico. Su evidencia registrada y sus restricciones siguen visibles en la documentación generada. Una combinación blocked falla antes de las comprobaciones de dependencias, de la carga de calibración, del trazado o de la creación de artefactos.

Añadir una entrada validated exige un test de paridad y un campo since.

Un SupportEntry lleva cuatro campos: tier, una cadena reason, la versión since, y una cadena constraint. La restricción es la parte que importa a la hora de integrar: una marca de verificación solo aplica bajo las condiciones que nombra, que normalmente son un lienzo de entrada fijo, batch 1, FP32 y una versión concreta del runtime.

Cómo se decide una celda

get_support(family, task, fmt) resuelve en este orden. Gana la primera regla que coincide.

1. Una tarea desconocida, o un formato fuera de los doce, devuelve blocked.
2. Una entrada explícita (family, task, format) devuelve lo registrado.
3. Un bloqueo a nivel de familia devuelve blocked con el motivo de esa familia.
4. Un bloqueo a nivel de tarea devuelve blocked con el motivo de esa tarea.
5. Para ncnn, una familia en la lista de bloqueo de NCNN devuelve blocked.
6. mnn devuelve blocked: no hay contrato de runtime para esa familia y tarea.
7. rknn devuelve blocked. RKNN en esta versión se limita a las variantes de detección exactas probadas en el simulador: YOLO9-t, YOLO9-E2E-t, YOLO-NAS-s y PicoDet-s en RK3588.
8. tensorrt y openvino devuelven available: la ruta del conversor existe pero no se ha registrado paridad en runtime para esa familia y tarea.
9. tflite, paddle, coreai y coreml devuelven blocked, cada uno con su propio motivo.
10. Todo lo demás devuelve available: la conversión está implementada, la paridad numérica en runtime no está registrada.

La asimetría de los pasos 8 a 10 es deliberada. TensorRT y OpenVINO convierten de forma genérica desde ONNX, así que una combinación no listada merece un intento. TFLite, Paddle, Core AI y CoreML necesitan cada uno una ruta por familia, así que una combinación no listada es un rechazo y no una invitación.

Tareas bloqueadas

Estas tareas están bloqueadas para cualquier familia que no tenga una entrada explícita.

Una entrada explícita sobreescribe estos bloqueos, que es como, por ejemplo, una familia semántica ya conectada sí se exporta.

Familias bloqueadas

PicoSAM3 es la excepción dentro del nivel promptable: exporta a ONNX su red de ROI en crudo de 96 píxeles.

Bloqueadas para NCNN

Los decodificadores de estilo DETR necesitan operaciones de sampling que NCNN no implementa, así que estas familias están bloqueadas para ncnn salvo que una entrada explícita diga lo contrario: Deformable DETR, DETR, DINO-DETR, D-FINE, LW-DETR, DEIM, DEIMv2, RT-DETR, RT-DETRv2, RT-DETRv4, RF-DETR y EC. El rechazo nombra ONNX, OpenVINO, TorchScript y TensorRT como alternativas.

Umbrales de paridad

Una celda validated significa que el artefacto exportado reprodujo el modelo nativo dentro de estos márgenes:

Las filas de queries de DETR son un conjunto sin orden, así que la paridad de la familia DETR alinea las filas de queries como conjunto y no por posición.

Exportar

from libreyolo import LibreYOLOfrom libreyolo.export.support import get_support model = LibreYOLO("LibreYOLO9t.pt")print(model.export(format="onnx")) # Compruébalo antes de llamar: una combinación bloqueada falla en el# preflight y el mensaje lleva este motivo.blocked = get_support("domedetr", "detect", "onnx")print(blocked.tier)print(blocked.reason)

Una combinación bloqueada lanza NotImplementedError en el preflight y el mensaje lleva el motivo registrado. validated_alternatives(family, task) devuelve los formatos que están validados para ese par, que es lo útil para imprimir junto a un rechazo.

Los argumentos que comparten todos los exportadores están listados en la página de la API del modelo. Los argumentos específicos de cada formato viven en las páginas de cada formato.

Leer una restricción

Una celda validated es una afirmación sobre una configuración medida, no sobre el formato en general. Una cadena de restricción como FP32, batch 1, fixed 520x520 input significa que la paridad se registró con esa forma y esa precisión. Exportar a otra resolución u otro tamaño de batch sigue produciendo un artefacto; simplemente no es la configuración de la que salió el número.