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在推理階段，ONNX模型的性能取決于多個因素，包括模型的復雜度、硬件設備、框架實現等。一般來說，ONNX模型在推理階段具有高效的性能，因為ONNX模型是一個開放標準，可以在多種深度學習框架上部署和運行。
在部署和運行ONNX模型時，可以選擇使用GPU、CPU等硬件設備，以提高推理性能。此外，使用優化工具和技術，如模型量化、剪枝等，也可以提高ONNX模型的推理性能。
總的來說，ONNX模型在推理階段通常表現出較高的性能和效率，適合在各種應用場景下使用。
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