Detalhes do Projeto OpenVINO™
Visão Geral
OpenVINO™ (Open Visual Inference and Neural Network Optimization) é um kit de ferramentas de otimização de inferência de aprendizado profundo de código aberto desenvolvido pela Intel. O projeto se concentra em melhorar o desempenho de inferência de modelos de IA em várias plataformas de hardware, especialmente em áreas como visão computacional, reconhecimento automático de fala, IA generativa e processamento de linguagem natural.
A principal filosofia do OpenVINO™ é permitir que os desenvolvedores implantem facilmente modelos de aprendizado profundo treinados em ambientes de produção, obtendo o melhor desempenho de inferência possível, seja em dispositivos de borda ou servidores em nuvem.
Principais Funções e Características
1. Otimização de Inferência
- Melhoria do Desempenho de Aprendizado Profundo: Otimizado especificamente para tarefas de visão computacional, reconhecimento automático de fala, IA generativa, processamento de linguagem natural, etc.
- Suporte a Grandes Modelos de Linguagem: Suporte para inferência eficiente de modelos de linguagem grandes e pequenos.
- Otimização Multitarefa: Abrange vários cenários de aplicação de IA comuns.
2. Suporte Flexível a Modelos
- Compatibilidade Multi-Framework: Suporta os principais frameworks de aprendizado profundo, como PyTorch, TensorFlow, ONNX, Keras, PaddlePaddle, JAX/Flax, etc.
- Integração com Hugging Face: Integração direta de modelos transformers e diffusers do Hugging Face Hub através do Optimum Intel.
- Sem Necessidade do Framework Original: Pode converter e implantar modelos em ambientes sem o framework de treinamento original.
3. Ampla Compatibilidade de Plataforma
- Suporte a CPU: Otimização para CPUs de arquitetura x86 e ARM.
- Suporte a GPU: Placas gráficas integradas e dedicadas da Intel.
- Aceleradores de IA: Intel NPU (Unidade de Processamento Neural).
- Da Borda à Nuvem: Suporte abrangente de implantação de dispositivos de borda a servidores em nuvem.
4. APIs e Ferramentas Ricas
- APIs Multi-Linguagem: Fornece interfaces de programação em várias linguagens, como C++, Python, C, NodeJS, etc.
- API GenAI: Interface de API otimizada especificamente para IA generativa.
- Ferramentas de Conversão de Modelo: Ferramentas convenientes de conversão e otimização de formato de modelo.
Principais Componentes e Ecossistema
Ferramentas e Bibliotecas Principais
- Neural Network Compression Framework (NNCF): Técnicas avançadas de otimização de modelo, incluindo quantização, poda de filtro, binarização e esparsificação.
- OpenVINO GenAI: Recursos e ferramentas especificamente para aplicações de IA generativa.
- OpenVINO Tokenizers: Ferramentas de tokenização para desenvolver e otimizar aplicações de IA generativa.
Serviços e Plataformas
- OpenVINO™ Model Server (OVMS): Solução de serviço de modelo escalável e de alto desempenho.
- Intel® Geti™: Ferramenta interativa de anotação de vídeo e imagem.
Integrações e Parceiros
- 🤗Optimum Intel: Integração profunda com a API Hugging Face.
- Torch.compile: Suporte para otimização de compilação JIT para aplicações nativas do PyTorch.
- Integração com vLLM: Aprimora a capacidade de serviço de modelo rápido do vLLM.
- ONNX Runtime: Fornece como um provedor de execução do ONNX Runtime.
- LlamaIndex e LangChain: Integração profunda com os principais frameworks de IA.
- Keras 3: Suporta o framework de aprendizado profundo multi-backend Keras 3.
Exemplos de Início Rápido
Inferência de Modelo PyTorch
import openvino as ov
import torch
import torchvision
# Carrega o modelo PyTorch na memória
model = torch.hub.load("pytorch/vision", "shufflenet_v2_x1_0", weights="DEFAULT")
# Converte o modelo para o modelo OpenVINO
example = torch.randn(1, 3, 224, 224)
ov_model = ov.convert_model(model, example_input=(example,))
# Compila o modelo para o dispositivo CPU
core = ov.Core()
compiled_model = core.compile_model(ov_model, 'CPU')
# Inferencia o modelo em dados aleatórios
output = compiled_model({0: example.numpy()})
Inferência de Modelo TensorFlow
import numpy as np
import openvino as ov
import tensorflow as tf
# Carrega o modelo TensorFlow na memória
model = tf.keras.applications.MobileNetV2(weights='imagenet')
# Converte o modelo para o modelo OpenVINO
ov_model = ov.convert_model(model)
# Compila o modelo para o dispositivo CPU
core = ov.Core()
compiled_model = core.compile_model(ov_model, 'CPU')
# Inferencia o modelo em dados aleatórios
data = np.random.rand(1, 224, 224, 3)
output = compiled_model({0: data})
Recursos de Aprendizagem
Documentação e Tutoriais Oficiais
Exemplos Práticos
- OpenVINO Notebooks: Ricos tutoriais em Jupyter Notebook.
- Criação de Chatbot LLM
- Otimização YOLOv11
- Geração de Texto para Imagem
- Desenvolvimento de Assistente Multimodal
- Aplicação de Reconhecimento de Fala
Recursos da Comunidade
Vantagens Técnicas
Otimização de Desempenho
- Otimizado profundamente para a arquitetura de hardware Intel.
- Suporta várias tecnologias de aceleração de hardware.
- Fornece dados detalhados de benchmarks de desempenho.
Facilidade de Uso
- Processo de instalação simples:
pip install -U openvino
- Ricos exemplos de código e tutoriais.
- Documentação abrangente e suporte da comunidade.
Flexibilidade
- Suporta vários frameworks de aprendizado profundo.
- Capacidade de implantação multiplataforma.
- Design de arquitetura extensível.
Instalação e Requisitos de Sistema
Instalação Rápida
pip install -U openvino
Requisitos de Sistema
Comunidade e Suporte
Obtenha Ajuda
Guia de Contribuição
Licença e Privacidade
Licença
O kit de ferramentas OpenVINO™ usa a licença de código aberto Apache License Version 2.0.
Coleta de Dados
O OpenVINO™ coleta dados de desempenho e uso do software para melhorar as ferramentas, e você pode optar por sair usando o seguinte comando:
opt_in_out --opt_out
Resumo
OpenVINO™ é um kit de ferramentas de otimização de inferência de IA de código aberto poderoso e fácil de usar, que fornece aos desenvolvedores uma solução completa desde o treinamento do modelo até a implantação em produção. Suas principais vantagens incluem:
- Suporte Abrangente a Frameworks: Compatível com todos os principais frameworks de aprendizado profundo.
- Excelente Desempenho: Otimizado profundamente para hardware Intel, fornecendo desempenho de inferência excepcional.
- Ampla Gama de Cenários de Aplicação: Abrange visão computacional, NLP, IA generativa e outros campos.
- Rico Ecossistema: Integração profunda com as principais plataformas como Hugging Face, PyTorch, TensorFlow, etc.
- Comunidade Ativa: Documentação abrangente, tutoriais e suporte da comunidade.