Descripción Detallada del Proyecto OpenVINO™
Resumen
OpenVINO™ (Open Visual Inference and Neural Network Optimization) es un kit de herramientas de optimización de inferencia de aprendizaje profundo de código abierto desarrollado por Intel. Este proyecto se centra en mejorar el rendimiento de inferencia de los modelos de IA en varias plataformas de hardware, especialmente en áreas como visión artificial, reconocimiento automático del habla, IA generativa y procesamiento del lenguaje natural.
La idea central de OpenVINO™ es permitir a los desarrolladores implementar fácilmente modelos de aprendizaje profundo entrenados en entornos de producción, obteniendo el mejor rendimiento de inferencia tanto en dispositivos perimetrales como en servidores en la nube.
Funciones y Características Principales
1. Optimización de la Inferencia
- Mejora del Rendimiento del Aprendizaje Profundo: Optimizado específicamente para tareas de visión artificial, reconocimiento automático del habla, IA generativa, procesamiento del lenguaje natural, etc.
- Soporte para Modelos de Lenguaje Grandes: Soporte para la inferencia eficiente de modelos de lenguaje grandes y pequeños.
- Optimización Multitarea: Cubre varios escenarios de aplicación de IA comunes.
2. Soporte Flexible de Modelos
- Compatibilidad con Múltiples Frameworks: Soporta los principales frameworks de aprendizaje profundo como PyTorch, TensorFlow, ONNX, Keras, PaddlePaddle, JAX/Flax, etc.
- Integración con Hugging Face: Integración directa a través de Optimum Intel de modelos transformers y diffusers del Hugging Face Hub.
- Sin Necesidad del Framework Original: Se pueden convertir e implementar modelos en entornos sin el framework de entrenamiento original.
3. Amplia Compatibilidad de Plataformas
- Soporte de CPU: Optimización para CPUs de arquitecturas x86 y ARM.
- Soporte de GPU: Tarjetas gráficas integradas y dedicadas de Intel.
- Aceleradores de IA: Intel NPU (Unidad de Procesamiento Neuronal).
- Del Borde a la Nube: Soporte de implementación integral desde dispositivos perimetrales hasta servidores en la nube.
4. APIs y Herramientas Ricas
- APIs Multilingües: Proporciona interfaces en varios lenguajes de programación como C++, Python, C, NodeJS, etc.
- API GenAI: Interfaz API optimizada específicamente para IA generativa.
- Herramientas de Conversión de Modelos: Herramientas convenientes para la conversión y optimización de formatos de modelos.
Componentes Principales y Ecosistema
Herramientas y Bibliotecas Centrales
- Neural Network Compression Framework (NNCF): Técnicas avanzadas de optimización de modelos, incluyendo cuantificación, poda de filtros, binarización y esparcimiento.
- OpenVINO GenAI: Recursos y herramientas específicamente para aplicaciones de IA generativa.
- OpenVINO Tokenizers: Herramientas de tokenización para desarrollar y optimizar aplicaciones de IA generativa.
Servicios y Plataformas
- OpenVINO™ Model Server (OVMS): Solución de servicio de modelos de alto rendimiento y escalable.
- Intel® Geti™: Herramienta interactiva de anotación de video e imagen.
Integraciones y Socios
- 🤗Optimum Intel: Integración profunda con la API de Hugging Face.
- Torch.compile: Soporte para la optimización de compilación JIT de aplicaciones nativas de PyTorch.
- Integración con vLLM: Mejora la capacidad de servicio de modelos rápidos de vLLM.
- ONNX Runtime: Como proveedor de ejecución de ONNX Runtime.
- LlamaIndex y LangChain: Integración profunda con los principales frameworks de IA.
- Keras 3: Soporte para el framework de aprendizaje profundo multi-backend Keras 3.
Ejemplo de Inicio Rápido
Inferencia de Modelo PyTorch
import openvino as ov
import torch
import torchvision
# Cargar el modelo PyTorch en la memoria
model = torch.hub.load("pytorch/vision", "shufflenet_v2_x1_0", weights="DEFAULT")
# Convertir el modelo a un modelo OpenVINO
example = torch.randn(1, 3, 224, 224)
ov_model = ov.convert_model(model, example_input=(example,))
# Compilar el modelo para el dispositivo CPU
core = ov.Core()
compiled_model = core.compile_model(ov_model, 'CPU')
# Inferir el modelo en datos aleatorios
output = compiled_model({0: example.numpy()})
Inferencia de Modelo TensorFlow
import numpy as np
import openvino as ov
import tensorflow as tf
# Cargar el modelo TensorFlow en la memoria
model = tf.keras.applications.MobileNetV2(weights='imagenet')
# Convertir el modelo a un modelo OpenVINO
ov_model = ov.convert_model(model)
# Compilar el modelo para el dispositivo CPU
core = ov.Core()
compiled_model = core.compile_model(ov_model, 'CPU')
# Inferir el modelo en datos aleatorios
data = np.random.rand(1, 224, 224, 3)
output = compiled_model({0: data})
Recursos de Aprendizaje
Documentación y Tutoriales Oficiales
Ejemplos Prácticos
- OpenVINO Notebooks: Ricos tutoriales en Jupyter Notebooks.
- Creación de un chatbot LLM
- Optimización de YOLOv11
- Generación de texto a imagen
- Desarrollo de un asistente multimodal
- Aplicación de reconocimiento de voz
Recursos de la Comunidad
Ventajas Técnicas
Optimización del Rendimiento
- Optimizado profundamente para la arquitectura de hardware de Intel.
- Soporte para múltiples tecnologías de aceleración de hardware.
- Proporciona datos detallados de pruebas de rendimiento.
Facilidad de Uso
- Proceso de instalación simple:
pip install -U openvino
- Ricos ejemplos de código y tutoriales.
- Documentación completa y soporte de la comunidad.
Flexibilidad
- Soporte para múltiples frameworks de aprendizaje profundo.
- Capacidad de implementación multiplataforma.
- Diseño de arquitectura extensible.
Instalación y Requisitos del Sistema
Instalación Rápida
pip install -U openvino
Requisitos del Sistema
Comunidad y Soporte
Obtener Ayuda
Guía de Contribución
Licencia y Privacidad
Licencia
El kit de herramientas OpenVINO™ utiliza la licencia de código abierto Apache License Version 2.0.
Recopilación de Datos
OpenVINO™ recopila datos de rendimiento y uso del software para mejorar las herramientas, y se puede optar por no participar con el siguiente comando:
opt_in_out --opt_out
Resumen
OpenVINO™ es un kit de herramientas de optimización de inferencia de IA de código abierto potente y fácil de usar que proporciona a los desarrolladores una solución completa desde el entrenamiento del modelo hasta la implementación en producción. Sus principales ventajas incluyen:
- Soporte Integral de Frameworks: Compatible con todos los principales frameworks de aprendizaje profundo.
- Rendimiento Superior: Profundamente optimizado para el hardware de Intel, proporcionando un rendimiento de inferencia excepcional.
- Amplios Escenarios de Aplicación: Cubre múltiples áreas como visión artificial, PNL, IA generativa, etc.
- Ecosistema Rico: Integración profunda con las principales plataformas como Hugging Face, PyTorch, TensorFlow, etc.
- Comunidad Activa: Documentación completa, tutoriales y soporte de la comunidad.