本文阿寶哥將介紹 Github 上一個超強的開源項目 —— transformers.js[1]。有了它，你可以直接在瀏覽器中運行 Transformers，無需服務器！

利用它提供的超能力，你可以在瀏覽器上直接運行不同的 AI 模型，實現很多非常有用的功能。比如，語音識別、語音合成、物體檢測、物體分割或圖片相似性搜索等功能。

語音識別（Whisper Web）

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智能去背景（Remove Background）

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如果你的瀏覽支持 WebGPU，那么去除圖片背景時，還可以啟用 WebGPU 加速，相比 CPU 來說，速度將會快好幾倍！

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圖片物體檢測（Object Detection）

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物體分割（Segment Anything）

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除了上述演示的功能之外，transformers.js 作者 Joshua Lochner 很貼心，他還提供了 30 幾個可以直接在瀏覽器運行的 AI 示例。你可以訪問 Xenova Spaces[2] 來體驗不同的 AI 示例。

transformers.js 不僅可以在瀏覽上運行，它還可以在 Node.js 和 Electron 環境中運行。

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為什么 transformers.js 功能那么強大，這背后離不開微軟開源的 Onnx Runtime[3]。

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Onnx Runtime 是一個跨平臺、高性能機器學習推理和訓練加速器。使用 Onnx 平臺提供的工具，你可以把不同深度學習框架訓練的模型，轉換成 Onnx 模型，然后利用不同的 ONNX Runtime 使得轉換后的 Onnx 模型可以運行在不同的平臺中。ONNX Runtime 通過其可擴展的 Execution Providers 程序 (EP) 框架與不同的硬件加速庫配合使用，以在硬件平臺上以最佳方式執行 ONNX 模型。該接口使 AP 應用程序開發人員能夠靈活地在云端和 Edge 不同環境中部署其 ONNX 模型，并利用平臺的計算功能來優化執行。

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對于 JS 環境來說，ONNX Runtime 提供了 onnxruntime-common、onnxruntime-node、onnxruntime-web 和 onnxruntime-react-native 4 個包，讓我們可以在不同環境中運行 ONNX 模型。其中 onnxruntime-common 是通用包，定義了 backend、tensor 和 inference 等接口和相應的實現。

下面我們來舉一個 onnxruntime-node 推理的例子：

const ort = require('onnxruntime-node');

// use an async context to call onnxruntime functions.
async function main() {
    try {
        // create a new session and load the specific model.
        //
        // the model in this example contains a single MatMul node
        // it has 2 inputs: 'a'(float32, 3x4) and 'b'(float32, 4x3)
        // it has 1 output: 'c'(float32, 3x3)
        const session = await ort.InferenceSession.create('./model.onnx');

        // prepare inputs. a tensor need its corresponding TypedArray as data
        const dataA = Float32Array.from([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]);
        const dataB = Float32Array.from([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120]);
        const tensorA = new ort.Tensor('float32', dataA, [3, 4]);
        const tensorB = new ort.Tensor('float32', dataB, [4, 3]);

        // prepare feeds. use model input names as keys.
        const feeds = { a: tensorA, b: tensorB };

        // feed inputs and run
        const results = await session.run(feeds);

        // read from results
        const dataC = results.c.data;
        console.log(`data of result tensor 'c': ${dataC}`);

    } catch (e) {
        console.error(`failed to inference ONNX model: ${e}.`);
    }
}

main();

在以上代碼中，核心的是 model.onnx 模型。其余代碼，你通過閱讀 onnxruntime-node API 文檔，就能快速上手。值得慶幸的是，transformers.js 作者已經幫我們把最復雜的工作搞定了。他為我們提供了 694 個開箱即用的 ONNX 模型：

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這些模型覆蓋了自然語言處理、計算機視覺、音頻處理、多模態等多個領域。

Natural Language Processing

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Vision

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Audio

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Multimodal

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看到這里你心動了么？有了 transformers.js 這個神器，前端工程師的能力邊界又擴大了，基于 transformers.js 或 ONNX Runtime，你也可以快速開發一些 AI 應用或 AI 小工具了。前陣子阿寶哥也擼了幾個 AI 圖片處理的小功能，感興趣的話，可以跟我一起交流。

參考資料

[1]transformers.js: https://github.com/xenova/transformers.js

[2]Xenova Spaces: https://huggingface.co/Xenova

[3]Onnx Runtime: https://github.com/microsoft/onnxruntime