OpenVINO™ Projekt – Detaillierte Beschreibung
Überblick
OpenVINO™ (Open Visual Inference and Neural Network Optimization) ist ein Open-Source-Toolkit zur Optimierung der Inferenz von Deep-Learning-Modellen, das von Intel entwickelt wurde. Das Projekt konzentriert sich auf die Verbesserung der Inferenzleistung von KI-Modellen auf verschiedenen Hardwareplattformen, insbesondere in den Bereichen Computer Vision, automatische Spracherkennung, generative KI und Verarbeitung natürlicher Sprache.
Die Kernidee von OpenVINO™ ist es, Entwicklern die einfache Bereitstellung trainierter Deep-Learning-Modelle in Produktionsumgebungen zu ermöglichen, um sowohl auf Edge-Geräten als auch auf Cloud-Servern eine optimale Inferenzleistung zu erzielen.
Kernfunktionen und -merkmale
1. Inferenzoptimierung
- Verbesserung der Deep-Learning-Leistung: Speziell optimiert für Aufgaben wie Computer Vision, automatische Spracherkennung, generative KI, Verarbeitung natürlicher Sprache
- Unterstützung großer Sprachmodelle: Effiziente Inferenz für große und kleine Sprachmodelle
- Multi-Task-Optimierung: Umfasst verschiedene gängige KI-Anwendungsszenarien
2. Flexible Modellunterstützung
- Multi-Framework-Kompatibilität: Unterstützt gängige Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, ONNX, Keras, PaddlePaddle, JAX/Flax
- Hugging Face-Integration: Direkte Integration von Transformers- und Diffusers-Modellen aus dem Hugging Face Hub über Optimum Intel
- Kein Original-Framework erforderlich: Modelle können ohne die ursprüngliche Trainingsumgebung konvertiert und bereitgestellt werden
3. Breite Plattformkompatibilität
- CPU-Unterstützung: Optimierung für x86- und ARM-Architekturen
- GPU-Unterstützung: Intel integrierte Grafikkarten und dedizierte Grafikkarten
- KI-Beschleuniger: Intel NPU (Neural Network Processing Unit)
- Edge-to-Cloud: Umfassende Bereitstellungsunterstützung von Edge-Geräten bis zu Cloud-Servern
4. Umfangreiche APIs und Tools
- Multi-Sprachen-API: Bietet Schnittstellen für verschiedene Programmiersprachen wie C++, Python, C, NodeJS
- GenAI API: Speziell für generative KI optimierte API-Schnittstelle
- Modellkonvertierungstools: Bequeme Tools zur Konvertierung und Optimierung von Modellformaten
Hauptkomponenten und Ökosystem
Kernwerkzeuge und -bibliotheken
- Neural Network Compression Framework (NNCF): Fortschrittliche Modelloptimierungstechniken, einschließlich Quantisierung, Filterbeschneidung, Binarisierung und Sparsifizierung
- OpenVINO GenAI: Ressourcen und Tools speziell für generative KI-Anwendungen
- OpenVINO Tokenizers: Tokenisierungswerkzeuge zur Entwicklung und Optimierung generativer KI-Anwendungen
Dienste und Plattformen
- OpenVINO™ Model Server (OVMS): Skalierbare, hochleistungsfähige Modellbereitstellungslösung
- Intel® Geti™: Interaktives Tool zur Video- und Bildannotation
Integrationen und Partner
- 🤗Optimum Intel: Tiefe Integration mit der Hugging Face API
- Torch.compile: Unterstützt JIT-Kompilierungsoptimierung für native PyTorch-Anwendungen
- vLLM-Integration: Verbessert die schnelle Modellbereitstellungsfähigkeit von vLLM
- ONNX Runtime: Als Ausführungsanbieter für ONNX Runtime
- LlamaIndex und LangChain: Tiefe Integration mit gängigen KI-Frameworks
- Keras 3: Unterstützt das Multi-Backend-Deep-Learning-Framework Keras 3
Schnellstartbeispiele
PyTorch-Modellinferenz
import openvino as ov
import torch
import torchvision
# Laden des PyTorch-Modells in den Speicher
model = torch.hub.load("pytorch/vision", "shufflenet_v2_x1_0", weights="DEFAULT")
# Konvertieren des Modells in ein OpenVINO-Modell
example = torch.randn(1, 3, 224, 224)
ov_model = ov.convert_model(model, example_input=(example,))
# Kompilieren des Modells für das CPU-Gerät
core = ov.Core()
compiled_model = core.compile_model(ov_model, 'CPU')
# Inferenz des Modells mit zufälligen Daten
output = compiled_model({0: example.numpy()})
TensorFlow-Modellinferenz
import numpy as np
import openvino as ov
import tensorflow as tf
# Laden des TensorFlow-Modells in den Speicher
model = tf.keras.applications.MobileNetV2(weights='imagenet')
# Konvertieren des Modells in ein OpenVINO-Modell
ov_model = ov.convert_model(model)
# Kompilieren des Modells für das CPU-Gerät
core = ov.Core()
compiled_model = core.compile_model(ov_model, 'CPU')
# Inferenz des Modells mit zufälligen Daten
data = np.random.rand(1, 224, 224, 3)
output = compiled_model({0: data})
Lernressourcen
Offizielle Dokumentation und Tutorials
Praxisbeispiele
- OpenVINO Notebooks: Umfangreiche Jupyter-Notebook-Tutorials
- Erstellung eines LLM-Chatbots
- YOLOv11-Optimierung
- Text-zu-Bild-Generierung
- Entwicklung eines multimodalen Assistenten
- Spracherkennungsanwendung
Community-Ressourcen
Technische Vorteile
Leistungsoptimierung
- Speziell für Intel-Hardwarearchitekturen tiefgreifend optimiert
- Unterstützt verschiedene Hardwarebeschleunigungstechnologien
- Bietet detaillierte Leistungsbenchmark-Daten
Benutzerfreundlichkeit
- Einfacher Installationsprozess:
pip install -U openvino
- Umfangreiche Codebeispiele und Tutorials
- Umfassende Dokumentation und Community-Unterstützung
Flexibilität
- Unterstützt verschiedene Deep-Learning-Frameworks
- Plattformübergreifende Bereitstellungsfähigkeit
- Erweiterbares Architekturdesign
Installation und Systemanforderungen
Schnelle Installation
pip install -U openvino
Systemanforderungen
Community und Support
Hilfe erhalten
Richtlinien für Beiträge
Lizenz und Datenschutz
Lizenz
Das OpenVINO™ Toolkit verwendet die Open-Source-Lizenz Apache License Version 2.0.
Datenerfassung
OpenVINO™ erfasst Daten zur Softwareleistung und -nutzung, um das Tool zu verbessern. Sie können sich mit dem folgenden Befehl abmelden:
opt_in_out --opt_out
Zusammenfassung
OpenVINO™ ist ein leistungsstarkes, benutzerfreundliches Open-Source-Toolkit zur Optimierung der KI-Inferenz, das Entwicklern eine vollständige Lösung vom Modelltraining bis zur Produktionsbereitstellung bietet. Zu den Hauptvorteilen gehören:
- Umfassende Framework-Unterstützung: Kompatibel mit allen gängigen Deep-Learning-Frameworks
- Hervorragende Leistung: Tiefgreifend optimiert für Intel-Hardware, bietet hervorragende Inferenzleistung
- Breites Anwendungsspektrum: Deckt Bereiche wie Computer Vision, NLP, generative KI usw. ab
- Reichhaltiges Ökosystem: Tiefe Integration mit gängigen Plattformen wie Hugging Face, PyTorch, TensorFlow
- Aktive Community: Umfassende Dokumentation, Tutorials und Community-Unterstützung