'ofa' with task: 'ocr-recognition' 不支持转onnx

根据您提供的信息，OF-OCR（OFA模型用于OCR识别任务）目前可能不支持转换为ONNX格式。由于每个模型和任务的实现细节都有所不同，某些模型可能无法直接转换为ONNX格式。

如果OF-OCR当前不支持转换为ONNX格式，您可以尝试其他方法来集成和部署该模型，例如使用原始的PyTorch或TensorFlow模型进行部署。另外，您也可以查询OF-OCR的官方文档、示例代码或与开发者社区进行进一步的咨询，以了解是否有其他可选的导出和部署方式。

ONNX格式是一种通用的模型交换格式，可以支持大多数深度学习框架的模型转换，并且可以在不同的硬件和软件平台上进行推理。而OFA（Once-For-All）则是一种通用的神经网络结构搜索方法，可以用于搜索在不同计算资源和模型大小限制下的最优模型结构。

因此，是否支持将OFA转换为ONNX格式取决于具体的实现方式和所使用的框架。如果您需要将OFA应用于OCR识别任务，并将其转换为ONNX格式，建议您先查阅相关框架和工具的文档，了解它们对OFA和ONNX的支持情况。如果您无法找到相关文档或解决方案，可以尝试联系框架和工具的开发者或社区，咨询是否可以进行转换，并寻求帮助和支持。