Instalação
O ort-vision-sdk é distribuído como dois pacotes independentes. Instale o que
combina com a sua plataforma — ou os dois, se você compartilha modelos entre o
backend Python e o frontend no navegador.
Python (PyPI)
Requer Python 3.10+.
pip install ort-vision-sdk # somente CPU (padrão)
pip install "ort-vision-sdk[gpu]" # adiciona onnxruntime-gpu (CUDA / TensorRT)
pip install "ort-vision-sdk[opencv]" # adiciona o backend de imagem OpenCV
pip install "ort-vision-sdk[dev]" # ruff, mypy, pytest, build, twine
Dependências base: onnxruntime>=1.17.0, numpy>=1.24.0, pillow>=10.0.0.
Extras
| Extra | Adiciona | Quando usar |
|---|---|---|
gpu |
onnxruntime-gpu |
Inferência em GPU NVIDIA via CUDA / TensorRT. |
opencv |
opencv-python |
Backend de imagem OpenCV (alternativa ao Pillow). |
dev |
ruff, mypy, pytest, build, twine | Contribuir com o pacote. |
CPU vs. GPU
onnxruntime (CPU) e onnxruntime-gpu não devem coexistir no mesmo ambiente.
Para usar GPU, instale o extra gpu em um ambiente limpo (sem o
onnxruntime de CPU já presente), ou desinstale-o antes.
Verificar a instalação
python -c "from ort_vision_sdk import Classifier, Detector, Segmenter; print('OK')"
Web (npm)
npm install @mauriciobenjamin700/ort-vision-sdk-web onnxruntime-web
onnxruntime-web é uma peer dependency (faixa aceita: >=1.17.0). Você
escolhe a versão e distribui os arquivos .wasm correspondentes — o SDK não
empacota o runtime para que você controle a versão e o bundle.
Arquivos .wasm e WebGPU
Para que o WebGPU realmente seja usado (a ordem de providers padrão é
["webgpu", "wasm"]), você precisa de um build recente do ORT-Web, um
navegador Chromium com WebGPU habilitado e um contexto seguro (https:// ou
localhost). Sem isso, o runtime cai automaticamente para WebAssembly.
Verificar a instalação
node -e "import('@mauriciobenjamin700/ort-vision-sdk-web').then(m => console.log(Object.keys(m)))"
Próximos passos
- Início rápido — primeiros exemplos lado a lado.
- Guia de classificação, detecção e segmentação.