{"id":180838,"date":"2026-01-28T16:17:11","date_gmt":"2026-01-28T15:17:11","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=180838"},"modified":"2026-02-06T09:31:40","modified_gmt":"2026-02-06T08:31:40","slug":"onnx-que-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/onnx-que-es","title":{"rendered":"ONNX: Hacia una interoperabilidad estandarizada de la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"<b>A medida que los proyectos de inteligencia artificial ganan en complejidad, la capacidad para transferir y ejecutar modelos en entornos variados se ha vuelto esencial. El ecosistema actual se caracteriza por una multitud de art\u00edculos de desarrollo, cada uno con sus especificidades y formatos propietarios. En este contexto, ONNX (Open Neural Network Exchange) emerge como una respuesta estandarizada y open source para asegurar la interoperabilidad entre estos entornos.<\/b>\n\n<style><br \/>\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-que-es-onnx\">\u00bfQu\u00e9 es ONNX?<\/h2>\nONNX es un formato abierto dise\u00f1ado para <b>representar modelos de<\/b> machine learning y deep learning de manera independiente de los art\u00edculos. Permite a los desarrolladores <b>exportar un modelo entrenado<\/b> en un entorno (por ejemplo, PyTorch o <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/tensorflow-extended-tfx-que-es\">TensorFlow<\/a>) y <b>ejecutarlo en otro mediante un motor de inferencia compatible<\/b> como ONNX Runtime, TensorRT u OpenVINO.\n\nDesarrollado inicialmente por <b>Facebook y Microsoft<\/b> en 2017, ONNX ahora cuenta con el apoyo de una amplia comunidad industrial (IBM, Intel, AMD, Qualcomm, etc.) y acad\u00e9mica. Este est\u00e1ndar open-source facilita la <b>reutilizaci\u00f3n<\/b> de modelos, acelera el <b>despliegue<\/b> en producci\u00f3n, y fortalece la <b>portabilidad<\/b> y la <b>agilidad<\/b> de los sistemas de inteligencia artificial.\n\n<style><br \/>\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2025\/06\/output1-3.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2025\/06\/output1-3.png 1536w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2025\/06\/output1-3-300x200.png 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2025\/06\/output1-3-1024x683.png 1024w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2025\/06\/output1-3-768x512.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\">\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Todo sobre ONNX<\/a><\/div><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-arquitectura-y-componentes-tecnicos\">Arquitectura y componentes t\u00e9cnicos<\/h2>\nEl est\u00e1ndar ONNX se basa en tres pilares fundamentales:\n<ol>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Gr\u00e1fico de c\u00e1lculo extensible<\/b>\nCada modelo se representa en forma de un <b>gr\u00e1fico dirigido ac\u00edclico (DAG)<\/b>, donde los nodos corresponden a operaciones y los enlaces a los flujos de datos. Esto estructura las transformaciones matem\u00e1ticas a aplicar en las entradas.&nbsp;<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Operadores est\u00e1ndar<\/b>\nONNX define un conjunto de operadores (convoluci\u00f3n, normalizaci\u00f3n, activaci\u00f3n, etc.) compatibles entre art\u00edculos. Estos operadores aseguran un <b>comportamiento predecible de los modelos transferidos<\/b>, sin necesidad de volver a entrenarlos.&nbsp;<\/li>\n \t<li><b>Tipos de datos normalizados<\/b>\nEl formato soporta tipos est\u00e1ndar (float, int, tensor multidimensional, etc.), garantizando una <b>compatibilidad<\/b> fina con los motores de ejecuci\u00f3n.<\/li>\n<\/ol>\nCentrado principalmente en la fase de inferencia (evaluaci\u00f3n de modelos ya entrenados), ONNX optimiza el rendimiento sin imponer restricciones en el entrenamiento.\n\nEste diagrama sintetiza el rol central de ONNX como intermediario de portabilidad entre el entrenamiento de los modelos de IA y su despliegue en diversos entornos de ejecuci\u00f3n.\n\n<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2025\/06\/output1-1-2.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2025\/06\/output1-1-2.png 1536w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2025\/06\/output1-1-2-300x200.png 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2025\/06\/output1-1-2-1024x683.png 1024w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2025\/06\/output1-1-2-768x512.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\">\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Formaci\u00f3n en IA<\/a><\/div><\/div>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-1-parte-izquierda-entrenamiento\">1. Parte izquierda \u2013 Entrenamiento<\/h3>\nEl modelo se dise\u00f1a y entrena inicialmente en uno de los principales art\u00edculos de aprendizaje autom\u00e1tico o profundo. ONNX permite exportar estos modelos en un formato unificado, facilitando as\u00ed su reutilizaci\u00f3n y su despliegue en otras plataformas:\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>PyTorch<\/b>: muy extendido en la investigaci\u00f3n y los entornos acad\u00e9micos, <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/pytorch-saber-todo-sobre-el-marco-de-trabajo-de-deep-learning-de-facebook\">PyTorch<\/a> atrae por su flexibilidad, su ejecuci\u00f3n din\u00e1mica (<b>eager mode<\/b>) y su API clara, convirti\u00e9ndose en una herramienta de elecci\u00f3n para el prototipado r\u00e1pido y la experimentaci\u00f3n.<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>TensorFlow<\/b>: ampliamente utilizado en la industria, TensorFlow ofrece una infraestructura robusta para el despliegue a gran escala, el c\u00e1lculo distribuido y la optimizaci\u00f3n en diversos hardware, incluyendo GPU y TPU.<\/li>\n \t<li><b>scikit-learn<\/b>: referencia indispensable para los modelos de machine learning cl\u00e1sicos (regresi\u00f3n, \u00e1rboles de decisi\u00f3n, SVM\u2026), <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/scikit-learn-decubre-la-biblioteca-python\">scikit-learn<\/a> se utiliza frecuentemente en fase de preprocesamiento o en pipelines que mezclan estad\u00edsticas y aprendizaje supervisado.<\/li>\n<\/ul>\nEsta combinaci\u00f3n PyTorch \/ TensorFlow \/ scikit-learn cubre <b>una gran mayor\u00eda de los casos de uso en IA<\/b> moderna, desde el prototipado exploratorio hasta la puesta en producci\u00f3n industrial. ONNX juega aqu\u00ed un papel de enlace entre estos ecosistemas.\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-2-centro-formato-onnx\">2. Centro \u2013 Formato ONNX<\/h3>\nEl bloque central ONNX en el esquema representa un punto de convergencia tecnol\u00f3gica esencial. Sirve como capa de abstracci\u00f3n universal, encapsulando el modelo en un formato independiente de su art\u00edculo de origen. Esta <b>portabilidad<\/b> se basa en tres elementos clave: un gr\u00e1fico de c\u00e1lculo estructurado en DAG para una ejecuci\u00f3n optimizada, un conjunto de operadores estandarizados que aseguran una sem\u00e1ntica coherente, y tipos de datos formalizados que garantizan la <b>compatibilidad de hardware<\/b>. As\u00ed, ONNX ofrece una representaci\u00f3n interoperable y agn\u00f3stica, lista para ser desplegada en una gran variedad de plataformas.\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-3-parte-derecha-ejecucion-multiplataforma\">3. Parte derecha \u2013 Ejecuci\u00f3n multiplataforma<\/h3>\nUna vez exportado, el modelo ONNX puede desplegarse en la nube, en local, en el borde o en dispositivos m\u00f3viles. Se ejecuta con motores de inferencia optimizados como <b>ONNX Runtime<\/b>, <b>TensorRT<\/b> u <b>OpenVINO<\/b>, e integra f\u00e1cilmente en aplicaciones desarrolladas en diversos lenguajes como <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/curso-python-aprende-los-fundamentos\">Python<\/a>, <strong>C++<\/strong>, <strong>Java <\/strong>o <strong>JavaScript<\/strong>. Esta desvinculaci\u00f3n entre el entrenamiento y la ejecuci\u00f3n ofrece una <b>flexibilidad m\u00e1xima<\/b>, mientras mantiene <b>altas prestaciones<\/b> gracias a las optimizaciones propias de cada backend.\n\n<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2025\/06\/output1-4.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2025\/06\/output1-4.png 1536w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2025\/06\/output1-4-300x200.png 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2025\/06\/output1-4-1024x683.png 1024w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2025\/06\/output1-4-768x512.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\">\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Dominar el uso de ONNX<\/a><\/div><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-onnx-runtime-motor-de-ejecucion-optimizado\">ONNX Runtime: motor de ejecuci\u00f3n optimizado<\/h2>\nONNX Runtime es el motor oficial de ejecuci\u00f3n de modelos ONNX, dise\u00f1ado para ser eficiente gracias a <b>optimizaciones adaptadas a las arquitecturas de hardware<\/b> (<strong>CPU<\/strong>, <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/gpu-que-es\">GPU<\/a>, <b>NPU<\/b>), vers\u00e1til con una compatibilidad <b>multiplataforma<\/b> (Windows, Linux, macOS, Android, iOS, web), y <b>multiling\u00fce<\/b>; accesible a trav\u00e9s de Python, C++, C#, Java, entre otros. Permite inferencias r\u00e1pidas con un <b>bajo impacto de memoria<\/b>, haci\u00e9ndolo especialmente adecuado para entornos de producci\u00f3n y dispositivos embebidos.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-casos-de-uso-industriales\">Casos de uso industriales<\/h2>\nONNX ofrece varias ventajas pr\u00e1cticas, incluyendo la <b>interoperabilidad entre los equipos de data science e ingenier\u00eda<\/b>. Permite a los investigadores desarrollar modelos en PyTorch, mientras que el equipo de producto puede integrarlos f\u00e1cilmente en backends optimizados.\n\nTambi\u00e9n facilita el despliegue multiplataforma, permitiendo a un mismo modelo <b>ejecutarse en diversas plataformas<\/b> como <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/certificacion-az-900\">Azure<\/a>, <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/aws-sysops-administrator-associate-certificado\">AWS<\/a>, <strong>Android<\/strong>, o incluso en veh\u00edculos conectados.\n\nFinalmente, ONNX permite una <b>evaluaci\u00f3n independiente de los modelos de IA<\/b> en diferentes motores de inferencia, garantizando su robustez, estabilidad y precisi\u00f3n.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusion\">Conclusi\u00f3n<\/h2>\nONNX se ha consolidado como un <b>pilar t\u00e9cnico de la interoperabilidad IA<\/b>. Gracias a su formato estandarizado, simplifica el paso de la investigaci\u00f3n a la producci\u00f3n, reduce la dependencia de herramientas propietarias, y fomenta la <b>reutilizaci\u00f3n de modelos<\/b> a gran escala.\n\nEn un contexto donde las arquitecturas de IA evolucionan r\u00e1pidamente, ONNX constituye una inversi\u00f3n tecnol\u00f3gica <b>estrat\u00e9gica para cualquier organizaci\u00f3n<\/b> que busque industrializar eficazmente sus soluciones de inteligencia artificial.\n\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\nDescubra nuestros cursos de formaci\u00f3n en IA\n<\/a>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A medida que los proyectos de inteligencia artificial ganan en complejidad, la capacidad para transferir y ejecutar modelos en entornos variados se ha vuelto esencial. El ecosistema actual se caracteriza por una multitud de art\u00edculos de desarrollo, cada uno con sus especificidades y formatos propietarios. 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