LLM推論初出 8/24 03:42
数式認識VLM「PP-FormulaNet_plus-M」をONNXに変換してonnxruntimeで動かす
https://qiita.com/tags/AI/feed.atom2026/8/24
AI要約
PDFから数式をLaTeXに変換する数式認識VLM「PP-FormulaNet_plus-M」をONNXに変換し、onnxruntimeで動作させる手順を解説。RAGと組み合わせ、文献管理ソフトに組み込むことを想定している。
AI要点
- 数式認識VLM「PP-FormulaNet_plus-M」をONNXに変換し、onnxruntimeで実行可能にした。
- PaddleOCRのPP-FormulaNet_plus-MモデルをONNX形式に変換する際に発生する問題を解説している。
- 推論グラフ内のLoopオペレータにおけるrank不整合が実行失敗の原因であることを特定した。
- backboneとheadを分割エクスポートし、生成ループを呼び出し側で実装することで変換問題を回避した。
- 変換後のPP-FormulaNet_plus-Mモデルは、CPUで約1.05秒/式と、PaddleOCR経由より約3.7倍高速だった。
なぜ重要か
数式認識モデルをONNX形式で最適化し、onnxruntimeで高速に実行可能にすることは、AIによる数式認識の精度と速度を向上させ、論文PDFの機械可読化や教育分野での活用など、幅広い応用を促進するためです。