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@@ -79,36 +79,6 @@ scores = model.predict(
 print("Scores:", scores)
 ```
 
-### SentenceTransformers + onnx の利用
-
-CPU 環境や arm 環境などで、より高速に動かしたい場合は onnx や量子化モデルを利用できます。
-
-```
-pip install onnx onnxruntime accelerate optimum
-```
-
-```python
-from sentence_transformers import CrossEncoder
-
-# oxxn のモデルを選ばないと model.onnx が自動で使われる
-# onnx_filename = None
-
-# 量子化された最適なモデルを使う場合は、onnx_filename にファイル名を指定する
-# onnx_filename = "onnx/model_qint8_avx2.onnx"
-onnx_filename = "onnx/model_qint8_arm64.onnx"
-
-if onnx_filename:
-    model = CrossEncoder(
-        MODEL_NAME,
-        device="cpu",
-        backend="onnx",
-        model_kwargs={"file_name": onnx_filename},
-    )
-else:
-    model = CrossEncoder(MODEL_NAME, device="cpu", backend="onnx")
-
-...
-```
 
 
 ## HuggingFace transformers