OpenVINO™ プロジェクト詳細
概要
OpenVINO™（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）は、Intelが開発したオープンソースのディープラーニング推論最適化ツールキットです。このプロジェクトは、特にコンピュータビジョン、自動音声認識、生成AI、自然言語処理などの分野において、さまざまなハードウェアプラットフォーム上でのAIモデルの推論性能を向上させることに重点を置いています。
OpenVINO™ の中心的な理念は、開発者がトレーニング済みのディープラーニングモデルを、エッジデバイスであろうとクラウドサーバーであろうと、生産環境に簡単にデプロイし、最高の推論性能を得られるようにすることです。
主な機能と特徴
1. 推論最適化
- ディープラーニング性能の向上: コンピュータビジョン、自動音声認識、生成AI、自然言語処理などのタスクに特化した最適化
- 大規模言語モデルのサポート: 大規模および小規模言語モデルの効率的な推論をサポート
- マルチタスク最適化: さまざまな一般的なAIアプリケーションシナリオを網羅
2. 柔軟なモデルサポート
- マルチフレームワーク互換性: PyTorch、TensorFlow、ONNX、Keras、PaddlePaddle、JAX/Flaxなどの主要なディープラーニングフレームワークをサポート
- Hugging Face統合: Optimum Intelを通じて、Hugging Face Hub上のtransformersおよびdiffusersモデルを直接統合
- 元のフレームワーク不要: 元のトレーニングフレームワークがない環境でも、モデルを変換およびデプロイ可能
3. 幅広いプラットフォーム互換性
- CPUサポート: x86およびARMアーキテクチャのCPU最適化
- GPUサポート: Intel内蔵グラフィックスおよび独立型グラフィックス
- AIアクセラレータ: Intel NPU（ニューラルネットワーク処理ユニット）
- エッジからクラウドまで: エッジデバイスからクラウドサーバーまでの包括的なデプロイメントサポート
4. 豊富なAPIとツール
- 多言語API: C++、Python、C、NodeJSなどのさまざまなプログラミング言語インターフェースを提供
- GenAI API: 生成AIに特化した最適化されたAPIインターフェース
- モデル変換ツール: 簡単なモデル形式変換および最適化ツール
主要なコンポーネントとエコシステム
コアツールとライブラリ
- Neural Network Compression Framework (NNCF): 量子化、フィルタ剪定、二値化、およびスパース化を含む高度なモデル最適化技術
- OpenVINO GenAI: 生成AIアプリケーションに特化したリソースとツール
- OpenVINO Tokenizers: 生成AIアプリケーションの開発と最適化のためのトークン化ツール
サービスとプラットフォーム
- OpenVINO™ Model Server (OVMS): 拡張可能な高性能モデルサービスソリューション
- Intel® Geti™: インタラクティブなビデオおよび画像アノテーションツール
統合とパートナーシップ
- 🤗Optimum Intel: Hugging Face APIとの深い統合
- Torch.compile: PyTorchネイティブアプリケーションのJITコンパイル最適化をサポート
- vLLM統合: vLLMの高速モデルサービス能力を強化
- ONNX Runtime: ONNX Runtimeの実行プロバイダとして機能
- LlamaIndexとLangChain: 主要なAIフレームワークとの深い統合
- Keras 3: Keras 3マルチバックエンドディープラーニングフレームワークをサポート
クイックスタートの例
PyTorchモデル推論
import openvino as ov
import torch
import torchvision
# PyTorchモデルをメモリにロード
model = torch.hub.load("pytorch/vision", "shufflenet_v2_x1_0", weights="DEFAULT")
# モデルをOpenVINOモデルに変換
example = torch.randn(1, 3, 224, 224)
ov_model = ov.convert_model(model, example_input=(example,))
# CPUデバイス用にモデルをコンパイル
core = ov.Core()
compiled_model = core.compile_model(ov_model, 'CPU')
# ランダムデータでモデルを推論
output = compiled_model({0: example.numpy()})
TensorFlowモデル推論
import numpy as np
import openvino as ov
import tensorflow as tf
# TensorFlowモデルをメモリにロード
model = tf.keras.applications.MobileNetV2(weights='imagenet')
# モデルをOpenVINOモデルに変換
ov_model = ov.convert_model(model)
# CPUデバイス用にモデルをコンパイル
core = ov.Core()
compiled_model = core.compile_model(ov_model, 'CPU')
# ランダムデータでモデルを推論
data = np.random.rand(1, 224, 224, 3)
output = compiled_model({0: data})
学習リソース
公式ドキュメントとチュートリアル
実践的な例
- OpenVINO Notebooks: 豊富なJupyterノートブックチュートリアル
- LLMチャットボットの作成
- YOLOv11の最適化
- テキストから画像への生成
- マルチモーダルアシスタントの開発
- 音声認識アプリケーション
コミュニティリソース
技術的な利点
性能最適化
- Intelハードウェアアーキテクチャに特化した深い最適化
- さまざまなハードウェアアクセラレーション技術のサポート
- 詳細な性能ベンチマークデータの提供
使いやすさ
- 簡単なインストールプロセス：
pip install -U openvino
- 豊富なコード例とチュートリアル
- 充実したドキュメントとコミュニティサポート
柔軟性
- さまざまなディープラーニングフレームワークのサポート
- クロスプラットフォームデプロイメント機能
- 拡張可能なアーキテクチャ設計
インストールとシステム要件
クイックインストール
pip install -U openvino
システム要件
コミュニティとサポート
ヘルプの入手
貢献ガイド
ライセンスとプライバシー
ライセンス
OpenVINO™ ツールキットは、Apache License Version 2.0オープンソースライセンスを採用しています。
データ収集
OpenVINO™ は、ツールの改善のためにソフトウェアの性能と使用状況に関するデータを収集します。次のコマンドでオプトアウトできます。
opt_in_out --opt_out
まとめ
OpenVINO™ は、強力で使いやすいオープンソースのAI推論最適化ツールキットであり、開発者にモデルトレーニングから本番環境へのデプロイメントまでの完全なソリューションを提供します。その主な利点は次のとおりです。
- 包括的なフレームワークサポート: すべての主要なディープラーニングフレームワークとの互換性
- 優れた性能: Intelハードウェアに特化した深い最適化により、卓越した推論性能を提供
- 幅広いアプリケーションシナリオ: コンピュータビジョン、NLP、生成AIなどの複数の分野をカバー
- 豊富なエコシステム: Hugging Face、PyTorch、TensorFlowなどの主要なプラットフォームとの深い統合
- 活発なコミュニティ: 充実したドキュメント、チュートリアル、およびコミュニティサポート