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El ONNX Model Zoo es un repositorio curado de modelos de aprendizaje automático preentrenados de última generación exportados al formato ONNX (Open Neural Network Exchange). ONNX es un estándar abierto que define un conjunto común de operadores y un formato de archivo común, lo que permite a los desarrolladores de IA usar modelos en una variedad de frameworks, herramientas, entornos de ejecución y compiladores. Los modelos de este repositorio provienen de proyectos de código abierto destacados, como timm (PyTorch Image Models), torchvision, torch_hub y Hugging Face Transformers, y se exportan mediante la cadena de herramientas de código abierto TurnkeyML. La colección está organizada en varias categorías principales: Los modelos de visión por computadora incluyen clasificación de imágenes (MobileNet, ResNet, SqueezeNet, VGG, AlexNet, GoogleNet, CaffeNet, DenseNet, variantes de Inception, ShuffleNet, ZFNet, EfficientNet-Lite4 y reconocimiento de dígitos MNIST), detección de objetos y segmentación de imágenes (Tiny YOLOv2, SSD, SSD-MobileNetV1, Faster-RCNN, Mask-RCNN, RetinaNet, YOLO v2/v3/v4, DUC y FCN), análisis corporal, facial y de gestos (ArcFace, UltraFace, Emotion FerPlus y clasificación de edad/género), y manipulación de imágenes (superresolución con CNN subpíxel y transferencia rápida de estilo neuronal). Los modelos de procesamiento del lenguaje natural cubren comprensión automática (Bidirectional Attention Flow, BERT-Squad, RoBERTa, GPT-2 y T5), traducción automática (Neural Machine Translation y el sistema NMT de Google) y modelado del lenguaje (modelos de lenguaje de redes neuronales profundas). Las categorías adicionales incluyen procesamiento de voz y audio (reconocimiento de voz con RNN profundas, síntesis de voz Deep Voice y generación de sonido WaveNet), respuesta visual a preguntas y diálogo, y aprendizaje automático de grafos. El repositorio usa Git LFS (Large File Storage) para manejar archivos de modelos ONNX de gran tamaño. Los modelos cuantizados INT8 se generan con Intel Neural Compressor, una biblioteca de Python de código abierto que admite estrategias automáticas de ajuste guiadas por precisión para la cuantización. Muchos modelos incluyen Hugging Face Spaces para demostraciones interactivas. Nota importante: el ONNX Model Zoo está siendo descontinuado. A partir del 1 de julio de 2025, los modelos ya no estarán disponibles para descarga mediante LFS desde este repositorio. Los modelos se han migrado a Hugging Face en https://huggingface.co/onnxmodelzoo, donde la comunidad puede seguir accediendo a ellos y compartiéndolos.