mica-ai-common ​

mica-ai 公共模块，提供统一接口、工具类和异常定义，被所有核心模块依赖。

零业务逻辑，纯基础设施层。所有模块通过它共享一致的基础能力。

1. 环境要求 ​

组件版本说明
JDK8+推荐 Azul Zulu 8 / Temurin 8 / Oracle 8
Maven3.6+编译 / 打包
ONNX Runtime1.18.0通过 Maven 自动拉取

2. 核心组件 ​

组件类说明
统一异常MicaAiException / ErrorCode所有模块异常均继承 MicaAiException，便于统一处理
ONNX 会话持有者OnnxModelSession单模型 OrtSession 持有者，支持 classpath: 前缀资源解析
ONNX 会话工厂OrtSessionFactoryOrtSessionOptions → 原生 OrtSession.SessionOptions 的映射
ONNX 配置OrtSessionOptions / OrtDevice / OrtExecutionMode / OrtGraphOptimizationLevel跨能力共享的会话基础配置（线程数 / 优化级别 / 设备 等）
ONNX ProviderOrtProvidersONNX Runtime 执行提供者（Execution Provider）自动选择与注册

ONNX Provider 管理 ​

OrtProviders 提供两个静态方法，由 OrtSessionFactory 在 device = GPU 时调用：

java
import ai.onnxruntime.OrtSession;
import net.dreamlu.mica.ai.common.onnx.OrtProviders;

// 解析当前运行时可用的 provider 名称；preferCpu=true 强制 CPU
// false 时按 CoreML (macOS) > CUDA > CPU 自动选择
String[] providers = OrtProviders.resolve(false);

// 把解析到的首个 provider 注册到 SessionOptions
// 仅 CUDA / CoreML 会真正注册；注册失败仅 warn，自动回退 CPU
OrtSession.SessionOptions opts = new OrtSession.SessionOptions();
OrtProviders.apply(providers, opts, /* deviceId = */ 0);

通常业务代码不需要直接调用 OrtProviders，只需要在 OrtSessionOptions.builder().device(OrtDevice.GPU) 启用 GPU，工厂会自动按上述流程解析并注册。

3. 使用 ​

作为本项目的内部模块直接依赖即可，坐标由根 POM 统一管理：

xml
<dependency>
    <groupId>net.dreamlu</groupId>
    <artifactId>mica-ai-common</artifactId>
</dependency>