# Triển khai mô hình

> Tải lên một mô hình ONNX, ghép cặp với một nguồn dữ liệu đầu vào, và kích hoạt nó trên runtime Xisom.

Các mô hình chạy trên runtime Xisom ở định dạng **ONNX**. Bạn tải lên một mô hình, ghép cặp với
một nguồn dữ liệu đầu vào, và kích hoạt nó để bắt đầu suy luận.

<AppFrame name="ModelManager" alt="Màn hình Model Manager liệt kê các mô hình ONNX đã triển khai cùng datasource ghép cặp và trạng thái" caption="Model Manager — tải lên bundle ONNX, ghép cặp với datasource, và kích hoạt." />

**Chuẩn bị ONNX trước**

Nếu bạn bắt đầu từ một mô hình PyTorch hoặc TensorFlow — hoặc muốn lượng tử hóa để
suy luận nhanh hơn tại biên — hãy chuẩn bị nó trên máy trạm bằng
[modelctl](/vi/configure/prepare-models/), rồi triển khai bundle thu được tại đây.

## Định dạng được hỗ trợ

- **ONNX** — runtime chấp nhận các mô hình ONNX và thực thi chúng với execution
  provider phù hợp với phần cứng của bạn (TensorRT, CUDA, hoặc CPU). Xem
  [Thiết lập phần cứng](/vi/install-deploy/hardware-setup/) để biết các chế độ.

**Kích thước cửa sổ và đặc trưng phải khớp với datasource**

Một mô hình được định nghĩa bởi **kích thước cửa sổ** (số mẫu mỗi dự đoán) và **số lượng
đặc trưng** (kênh đầu vào). Khi bạn ghép cặp một mô hình với một datasource, nền tảng
kiểm tra rằng `kích thước cửa sổ × số lượng đặc trưng` khớp nhau ở cả hai phía — vì vậy hãy ghi lại các giá trị này
trước khi ghép cặp.

## Tải lên, ghép cặp, kích hoạt

1. ### Tải lên mô hình

   Vào **Models** và tải lên tệp `.onnx` của bạn. Nền tảng xác thực tệp
   (phần mở rộng, loại, và schema) trước khi nó sẵn sàng sử dụng.

2. ### Ghép cặp với một datasource

   Trên một nguồn dữ liệu đầu vào, ghép cặp mô hình này. Quá trình kiểm tra tương thích chạy ở đây — nếu
   kích thước cửa sổ hoặc số lượng đặc trưng không khớp, việc ghép cặp sẽ bị từ chối. Điều chỉnh
   kích thước cửa sổ của datasource hoặc [tạo lại mô hình](/vi/configure/prepare-models/) để khớp.

3. ### Kích hoạt

   Bật datasource, sau đó **Start** luồng dữ liệu. Runtime tải mô hình đã ghép cặp
   vào dịch vụ suy luận và bắt đầu tạo ra các dự đoán. Xem
   [Lần suy luận đầu tiên của bạn](/vi/install-deploy/first-inference/) để biết toàn bộ vòng lặp.

## Thay thế mô hình mẫu demo

Một bản cài đặt mới đi kèm một **mô hình demo với trọng số ngẫu nhiên** — các dự đoán
vô nghĩa cho đến khi bạn thay thế nó. Tải lên mô hình đã huấn luyện của bạn như trên, hoặc thả nó vào
thư mục model-data và khởi động lại dịch vụ suy luận. Trang cài đặt từ gói offline
trình bày cách thả tệp:
[Thay thế mô hình demo](/vi/install-deploy/offline-bundle-install/#runbook-cài-đặt) (bước 5).

## Nếu có sự cố

- Tải lên bị từ chối, ghép cặp thất bại, hoặc runtime không tải được mô hình — xem
  runbook [Khắc phục sự cố](/vi/troubleshooting/).

## Tiếp theo

  - [Kết nối một nguồn dữ liệu đầu vào](/vi/configure/input-datasources/) — Cung cấp dữ liệu cảm biến trực tiếp cho mô hình.
  - [Giám sát các dự đoán](/vi/operate/monitoring/) — Độ trễ, thông lượng (throughput), và KPI.
  - [Xem pipeline](/vi/operate/preview-flow/) — Trực quan hóa cấu trúc liên kết Input → Model → Output và kiểm tra các kết nối trực tiếp.