[加速AI推理的新利器：OpenVINO在多硬件设备上的应用]

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引言

在现代AI应用中，如何提高模型推理性能是一个重要的课题。OpenVINO™（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）提供了一整套工具来优化和部署AI推理，并在多种硬件设备上进行加速。在这篇文章中，我们将探讨如何使用OpenVINO在语言模型、计算机视觉、自动语音识别等领域提高深度学习性能。

主要内容

安装必要的Python包

在开始之前，确保安装必要的Python包即可利用OpenVINO进行模型推理。使用下面的命令安装optimum-intel和langchain-huggingface：

%pip install --upgrade-strategy eager "optimum[openvino,nncf]" langchain-huggingface --quiet

模型加载与推理

通过HuggingFacePipeline中的from_model_id方法可以加载模型。在此过程中，可以指定backend="openvino"参数来触发OpenVINO作为后端推理框架。如果您拥有英特尔GPU，还可以指定model_kwargs={"device": "GPU"}以便在GPU上运行推理。

from langchain_huggingface import HuggingFacePipeline

ov_config = {"PERFORMANCE_HINT": "LATENCY", "NUM_STREAMS": "1", "CACHE_DIR": ""}

ov_llm = HuggingFacePipeline.from_model_id(
    model_id="gpt2",
    task="text-generation",
    backend="openvino",
    model_kwargs={"device": "CPU", "ov_config": ov_config},  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    pipeline_kwargs={"max_new_tokens": 10},
)

创建链条

加载模型后，您可以将它与提示结合形成一个链条。在下面的示例中，我们展示了如何通过提示模板进行推理。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

chain = prompt | ov_llm

question = "What is electroencephalography?"

print(chain.invoke({"question": question}))

导出OpenVINO模型

通过命令行界面（CLI），可以将模型导出到OpenVINO IR格式，并应用8位或4位权重量化以降低推理延迟和模型占用。

!optimum-cli export openvino --model gpt2 --weight-format int8 ov_model_dir

使用流式输出

使用stream方法可以获取LLM输出的流式数据。

generation_config = {"skip_prompt": True, "pipeline_kwargs": {"max_new_tokens": 100}}
chain = prompt | ov_llm.bind(**generation_config)

for chunk in chain.stream(question):
    print(chunk, end="", flush=True)

常见问题和解决方案

  • 模型加载慢/不稳定：由于网络限制，开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
  • 推理速度慢：可以尝试使用模型量化（例如8位或4位）来优化性能。
  • 硬件兼容性问题：确保安装相应的驱动程序并更新至最新版本以支持OpenVINO。

总结和进一步学习资源

利用OpenVINO可以有效地提高AI模型在多种硬件设备上的推理性能。结合量化和优化技术，您可以大幅度提高模型的响应速度和可用性。

进一步学习资源

参考资料

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