使用 ONNX Runtime 进行设备端训练
设备端训练 是指在边缘设备（例如手机、嵌入式设备、游戏机、Web 浏览器等）上训练模型的过程。这与在服务器或云端训练模型形成对比。设备端训练可用于：
- 个性化任务，模型需要根据用户数据进行训练。
- 联邦学习任务，模型在分布式在多个设备上的数据上进行本地训练，以构建更强大的聚合全局模型。
- 提高数据隐私和安全性，尤其是在处理不能与服务器或云端共享的敏感数据时。
- 当网络连接不可靠或受限时，进行本地训练（不影响应用程序功能）。
ONNX Runtime 训练 提供了一种在边缘设备上高效训练和推理 ONNX 模型的简便方法。训练过程分为两个阶段：
离线阶段
在此阶段，训练工件在不访问用户数据的服务器、云端或桌面设备上准备。这些工件可以使用 ONNX Runtime 训练 的 Python 包中提供的工件生成 Python 工具生成。
请参阅安装说明
训练阶段
一旦这些工件生成，它们就可以部署到边缘设备上的生产场景。ONNX Runtime 提供多种语言绑定的软件包。
请参阅安装说明，获取所有语言绑定的完整列表。
一旦在边缘设备上的训练完成，可以在边缘设备本身生成一个可用于推理的 ONNX 模型。然后，该模型可以与 ONNX Runtime 一起用于推理。
安装
有关如何根据您的场景进行安装的详细信息，请参阅安装说明。
从源代码构建
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