Matrice d'export complète

Structure de la matrice

La matrice utilise les clés (family, task, format). Les clés de familles sont les noms canoniques du registre de modèles, celles des tâches proviennent de libreyolo.tasks.TASKS, et douze formats existent\u00a0:

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

model.export(format=...) accepte en outre deux alias\u00a0: engine pour tensorrt et litert pour tflite, qui est le nom actuel de TensorFlow Lite. Le format et le suffixe .tflite restent inchangés.

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

Comme une cellule dépend de trois clés, la grille complète est volumineuse et change à chaque version. Elle est générée plutôt qu'écrite à la main et se trouve dans docs/export_support.md dans le dépôt de la bibliothèque. Interrogez la matrice depuis Python ou le CLI au lieu d'en lire une copie.

Trois niveaux

Les combinaisons validated et available poursuivent toutes deux sans demande de confirmation ni avertissement général. Leurs preuves et contraintes consignées restent visibles dans la documentation générée. Une combinaison blocked échoue avant la vérification des dépendances, le chargement de la calibration, le traçage ou la création de l'artefact.

L'ajout d'une entrée validated nécessite un test de parité et un champ since.

Un objet SupportEntry contient quatre champs\u00a0: tier, une chaîne reason, la version since et une chaîne constraint. Cette contrainte est essentielle lors de l'intégration\u00a0: une coche ne s'applique que dans les conditions qu'elle nomme, généralement un canevas d'entrée fixe, un batch de 1, le FP32 et une version précise du runtime.

Méthode de décision d'une cellule

get_support(family, task, fmt) suit l'ordre ci-dessous. La première règle correspondante gagne.

1. Une tâche inconnue ou un format absent des douze renvoie blocked.
2. Une entrée explicite (family, task, format) est renvoyée telle qu'elle est consignée.
3. Un blocage portant sur toute la famille renvoie blocked avec la raison de cette famille.
4. Un blocage portant sur toute la tâche renvoie blocked avec la raison de cette tâche.
5. Pour ncnn, une famille de la liste de blocage NCNN renvoie blocked.
6. mnn renvoie blocked\u00a0: aucun contrat de runtime n'existe pour cette famille et cette tâche.
7. rknn renvoie blocked. Dans cette version, RKNN se limite aux variantes de détection exactes testées dans le simulateur\u00a0: YOLO9-t, YOLO9-E2E-t, YOLO-NAS-s et PicoDet-s sur RK3588.
8. tensorrt et openvino renvoient available\u00a0: le chemin de conversion existe, mais la parité du runtime n'a pas été consignée pour cette famille et cette tâche.
9. tflite, paddle, coreai et coreml renvoient blocked, chacun avec sa propre raison.
10. Tout le reste renvoie available\u00a0: la conversion est implémentée, mais la parité numérique du runtime n'est pas consignée.

L'asymétrie des étapes 8 à 10 est délibérée. TensorRT et OpenVINO convertissent de manière générique depuis ONNX, une combinaison non répertoriée mérite donc d'être tentée. TFLite, Paddle, Core AI et CoreML nécessitent chacun un chemin propre à la famille. Une combinaison non répertoriée constitue donc un refus plutôt qu'une invitation.

Tâches bloquées

Ces tâches sont bloquées pour toute famille sans entrée explicite.

Une entrée explicite remplace ces règles. C'est ainsi qu'une famille sémantique reliée au contrat peut tout de même être exportée.

Familles bloquées

PicoSAM3 est l'exception du niveau guidable\u00a0: il exporte son réseau ROI brut de 96 pixels vers ONNX.

Blocages pour NCNN

Les décodeurs de style DETR nécessitent des opérations d'échantillonnage que NCNN n'implémente pas. Les familles suivantes sont donc bloquées pour ncnn, sauf si une entrée explicite indique le contraire\u00a0: Deformable DETR, DETR, DINO-DETR, D-FINE, LW-DETR, DEIM, DEIMv2, RT-DETR, RT-DETRv2, RT-DETRv4, RF-DETR et EC. Le message de refus cite ONNX, OpenVINO, TorchScript et TensorRT comme solutions de remplacement.

Seuils de parité

Une cellule validated signifie que l'artefact exporté a reproduit le modèle natif dans les limites suivantes\u00a0:

Les lignes de requêtes DETR forment un ensemble non ordonné. La parité des familles DETR les aligne donc comme un ensemble et non selon leur position.

Exporter

from libreyolo import LibreYOLOfrom libreyolo.export.support import get_support model = LibreYOLO("LibreYOLO9t.pt")print(model.export(format="onnx")) # Vérifiez avant l'appel : une combinaison bloquée lève une erreur lors des vérifications préalables# et le message contient cette raison.blocked = get_support("domedetr", "detect", "onnx")print(blocked.tier)print(blocked.reason)

Une combinaison blocked lève NotImplementedError lors des vérifications préalables et le message contient la raison consignée. validated_alternatives(family, task) renvoie les formats validated pour cette paire. C'est l'information utile à afficher à côté d'un refus.

Les arguments partagés par tous les exporteurs sont énumérés sur la page de l'API du modèle. Les arguments propres à chaque format figurent sur les pages individuelles des formats.

Lire une contrainte

Une cellule validated constitue une affirmation sur une configuration mesurée, et non sur le format en général. Une chaîne de contrainte telle que FP32, batch 1, fixed 520x520 input signifie que la parité a été consignée pour cette forme et cette précision. Un export à une autre résolution ou taille de batch produit toujours un artefact, mais cette configuration n'est pas celle ayant produit la mesure.