OpenVINO™ 項目詳細介紹
概述
OpenVINO™（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）是由 Intel 開發的開源深度學習推論優化工具包。該項目專注於提升 AI 模型在各種硬體平台上的推論效能，特別是在電腦視覺、自動語音辨識、生成式 AI 和自然語言處理等領域。
OpenVINO™ 的核心理念是讓開發者能夠輕鬆地將訓練好的深度學習模型部署到生產環境中，無論是邊緣設備還是雲端伺服器，都能獲得最佳的推論效能。
核心功能與特性
1. 推論優化
- 深度學習效能提升：專門針對電腦視覺、自動語音辨識、生成式 AI、自然語言處理等任務進行優化
- 大語言模型支援：支援大型和小型語言模型的高效推論
- 多任務優化：涵蓋各種常見的 AI 應用場景
2. 靈活的模型支援
- 多框架兼容：支援 PyTorch、TensorFlow、ONNX、Keras、PaddlePaddle、JAX/Flax 等主流深度學習框架
- Hugging Face 集成：透過 Optimum Intel 直接集成 Hugging Face Hub 上的 transformers 和 diffusers 模型
- 無需原框架：可以在沒有原始訓練框架的環境中轉換和部署模型
3. 廣泛的平台兼容性
- CPU 支援：x86 和 ARM 架構的 CPU 優化
- GPU 支援：Intel 集成顯卡和獨立顯卡
- AI 加速器：Intel NPU（神經網路處理單元）
- 邊緣到雲：從邊緣設備到雲端伺服器的全方位部署支援
4. 豐富的 API 和工具
- 多語言 API：提供 C++、Python、C、NodeJS 等多種程式語言介面
- GenAI API：專門為生成式 AI 優化的 API 介面
- 模型轉換工具：便捷的模型格式轉換和優化工具
主要組件和生態系統
核心工具和庫
- Neural Network Compression Framework (NNCF)：高級模型優化技術，包括量化、濾波器剪枝、二值化和稀疏化
- OpenVINO GenAI：專門針對生成式 AI 應用的資源和工具
- OpenVINO Tokenizers：用於開發和優化生成式 AI 應用程式的分詞工具
服務和平台
- OpenVINO™ Model Server (OVMS)：可擴展的高效能模型服務解決方案
- Intel® Geti™：互動式影片和圖像標註工具
集成和合作夥伴
- 🤗Optimum Intel：與 Hugging Face API 的深度集成
- Torch.compile：支援 PyTorch 原生應用的 JIT 編譯優化
- vLLM 集成：增強 vLLM 的快速模型服務能力
- ONNX Runtime：作為 ONNX Runtime 的執行提供程式
- LlamaIndex 和 LangChain：與主流 AI 框架的深度集成
- Keras 3：支援 Keras 3 多後端深度學習框架
快速開始示例
PyTorch 模型推論
import openvino as ov
import torch
import torchvision
# 加載 PyTorch 模型到記憶體
model = torch.hub.load("pytorch/vision", "shufflenet_v2_x1_0", weights="DEFAULT")
# 將模型轉換為 OpenVINO 模型
example = torch.randn(1, 3, 224, 224)
ov_model = ov.convert_model(model, example_input=(example,))
# 為 CPU 設備編譯模型
core = ov.Core()
compiled_model = core.compile_model(ov_model, 'CPU')
# 在隨機資料上推論模型
output = compiled_model({0: example.numpy()})
TensorFlow 模型推論
import numpy as np
import openvino as ov
import tensorflow as tf
# 加載 TensorFlow 模型到記憶體
model = tf.keras.applications.MobileNetV2(weights='imagenet')
# 將模型轉換為 OpenVINO 模型
ov_model = ov.convert_model(model)
# 為 CPU 設備編譯模型
core = ov.Core()
compiled_model = core.compile_model(ov_model, 'CPU')
# 在隨機資料上推論模型
data = np.random.rand(1, 224, 224, 3)
output = compiled_model({0: data})
學習資源
官方文檔和教程
实践示例
- OpenVINO Notebooks：豐富的 Jupyter 筆記本教程
- LLM 聊天機器人創建
- YOLOv11 優化
- 文本到圖像生成
- 多模態助手開發
- 語音辨識應用
社區資源
技術優勢
效能優化
- 專門針對 Intel 硬體架構進行深度優化
- 支援多種硬體加速技術
- 提供詳細的效能基準測試資料
易用性
- 簡單的安裝過程：
pip install -U openvino
- 豐富的程式碼示例和教程
- 完善的文檔和社區支援
靈活性
- 支援多種深度學習框架
- 跨平台部署能力
- 可擴展的架構設計
安裝和系統要求
快速安裝
pip install -U openvino
系統要求
社區和支援
獲取幫助
貢獻指南
許可證和隱私
許可證
OpenVINO™ 工具包採用 Apache License Version 2.0 開源許可證。
數據收集
OpenVINO™ 會收集軟體效能和使用數據以改進工具，可透過以下命令選擇退出：
opt_in_out --opt_out
總結
OpenVINO™ 是一個功能強大、易於使用的開源 AI 推論優化工具包，它為開發者提供了從模型訓練到生產部署的完整解決方案。其主要優勢包括：
- 全面的框架支援：兼容所有主流深度學習框架
- 優異的效能：針對 Intel 硬體深度優化，提供卓越的推論效能
- 廣泛的應用場景：覆蓋電腦視覺、NLP、生成式 AI 等多個領域
- 豐富的生態系統：與 Hugging Face、PyTorch、TensorFlow 等主流平台深度集成
- 活躍的社區：完善的文檔、教程和社區支援