2. 用OpenVINO部署模型 2.1 模型格式转换 OpenVINO支持PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle、ONNX、OpenVINO IR等多种格式的模型,部署模型的时候可以选择先将其他格式的模型转换为OpenVINO IR格式再部署,也可以直接使用原来的格式进行部署。 将其他格式的模型转换为OpenVINO IR格式有两种方法,第一种方法是使用Python接口进行转...
OpenVINO支持的生成式AI方式主要包括以下三种方式分别是: Hugging Face:通过 Optimum Intel 扩展,使用 OpenVINO 作为 Hugging Face 框架(转换器、扩散器)的后端。 OpenVINO GenAI 风格:使用 OpenVINO 生成式AI的APIs (Python and C++) 基础OpenVINO:OpenVINO 原生 API(Python 和 C++)与自定义管道代码一起使用 03三种...
OpenVINO已经有自己的预处理方式,代码如下: ov::preprocess::PrePostProcessorppp(model);ov::preprocess::InputInfo&input=ppp.input(tensor_name);// we only need to know where is C dimensioninput.model().set_layout("...C");// specify scale and mean values, order of operations is importantinpu...
编写代码并测试 OpenVINO™ 工具套件应用程序后,必须将应用程序安装或部署到生产环境中的目标设备。 OpenVINO™部署管理器指南包含有关如何轻松使用部署管理器将应用程序打包并部署到目标主机的详细信息。
一、部署 在进行部署之前需要电脑已经安装了git和python或者conda,并已经添加了对应的环境变量。 在需要安装stable-diffusion-webui-openvino的文件夹资源管理器地址栏中输入CMD或者powershell打开对应的命令行工具,然后依次输入以下命令(以conda创建虚拟环境演示) ...
跨平台部署:OpenVINO支持跨多种硬件平台进行部署,包括边缘设备和云服务器,能够在不同的设备上实现高效的推理。 模型保护:OpenVINO可以将模型转换为 IR(Intermediate Representation)格式,这样可以保护模型的知识产权,避免模型被轻易篡改或复制。 部署简化:OpenVINO提供了简...
OpenVINO模型部署:Python应用指南 OpenVINO(Open Visual Inference and Neural Network Optimization)是英特尔推出的一个高效的深度学习推理框架。它应用广泛,尤其在计算机视觉领域。本文将介绍如何在Python中部署OpenVINO模型,并提供相关代码示例。 一、环境准备 在开始之前,确保你的环境中安装了以下组件: ...
在转换和优化之后，使用 OpenVINO GenAI 部署模型非常简单。OpenVINO GenAI 中的 LLMPipeline 类提供了 Python 和 C++ API，支持各种文本生成方法，并具有最小的依赖关系。Python API 的例子 import argparseimport openvino_genaidevice = "CPU"# GPU can be used as wellpipe = openvino_genai.LLMPipeline(args....
OpenVINO C# API 英特尔发行版 OpenVINO 工具套件基于 oneAPI 而开发,可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件,适用于从边缘到云的各种英特尔平台上,帮助用户更快地将更准确的真实世界结果部署到生产系统中。通过简化的开发工作流程,OpenVINO 可赋能开发者在现实世界中部署高性能应用程序和算法。
最后一步就是模型部署了,这里展示的是一个Chatbot聊天机器人的示例,这也是LLM应用中最普遍,也是最基础的pipeline,而OpenVINO可以通过Optimum-intel工具为桥梁,复用Transformers库中预置的pipeline,因此在这个脚本中我们会对ChatGLM3模型再做一次封装,以继承并改写OVModelForCausalLM类中的方法,实现对于Optimum-intel工具的集...