在推理阶段，ONNX模型的性能取决于多个因素，包括模型的复杂度、硬件设备、框架实现等。一般来说，ONNX模型在推理阶段具有高效的性能，因为ONNX模型是一个开放标准，可以在多种深度学习框架上部署和运行。
在部署和运行ONNX模型时，可以选择使用GPU、CPU等硬件设备，以提高推理性能。此外，使用优化工具和技术，如模型量化、剪枝等，也可以提高ONNX模型的推理性能。
总的来说，ONNX模型在推理阶段通常表现出较高的性能和效率，适合在各种应用场景下使用。
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