OpenVINO是英特尔提供的AI开源工具包,本课程将介绍英特尔OpenVINO工具包架构,以及关键组件Model Optimizer、Inference Engine、DL Boost组件的功能。 【课程大纲】 1.OpenVINO工具包架构 2.Model Optimizer功能 3.Inference Engine功能 4.DL Boost功能 机构简介
模型优化器(Model Optimizer) 推理运行库(Inference Runtime) OpenVINO开发流程 首先应用Pytorch、Tensorflow和PaddlePaddle等深度学习框架设计训练好需要上线部署的模型; importtorch# 实例化训练好的模型model=SomeModel()# 将模型转为推理模式model.eval()# 创建虚拟输入dummy_input=torch.rand(1,3,224,224)# 调用模...
OpenVINO ™ 工具套件是由Intel 推出的用于深度学习推理加速的开源工具集,具有跨平台、高性能的特点。模型转换技术,是通过OpenVINO ™ 工具套件中的模型优化器(Model Optimizer,简称MO,以下提到的MO均指代模型优化器 ) 将预训练好的模型进行格式转换以及拓扑优化的技术。经过模型转换的神经网络模型,可以在实际的部署...
In this video, get an introduction to Model Optimizer, model topology, and optimization techniques. Product and Performance Information 1 Performance varies by use, configuration and other factors. Learn more at www.Intel.com/PerformanceIndex.
使用Model_Optimizer优化模型 使用OpenVINO™ <工具套件将ONNX模型转换为IR格式文件,需要以下几步: 第一步,初始化OpenVINO™ 工具套件,进入Windows命令行终端,输入命令<“C:Program Files (x86)Intelopenvino_2021.4.582binsetupvars.bat”>对其进行初始化。
笔者在此必须强调,OpenVINO架构的效能提升如此之多,个人认为主要在于模型优化(model_optimizer)的过程,虽然IntelCPU及GPU虽然有所帮助,但不可能把效能提升到30倍之多。 TensorFlow模型辨识混淆矩阵 IR模型辨识混淆矩阵 测试小结: •经过优化的IR比TensorFlow模型效能上大幅提升,差异约30倍 ...
将OpenVINO™ Model Optimizer、ChatGLM-6B以及P-Tuning微调技术相结合,然后借助阿里云ECS云服务器g8i实例,可以构建出一个高效、灵活且性能优异的AI新闻小助手。 该助手能够利用优化后的ChatGLM-6B模型快速生成新闻报道,同时借助OpenVINO™的跨平台特性和性能优化能力,确保在不同硬件平台上都能稳定运行。此外,通过P-...
注1:MO代表Model Optimizer, 即模型优化器。 注2:POT代表Post Optimization Tools,为OpenVINO ™ 工具套件中提供的模型低精度量化工具。DLWB为DL Workbench的缩写,为OpenVINO ™ 工具套件中提供的用于模型转换、评价、量化、调优的一站式图形化平台;OMZ为Open Model Zoo的缩写,为OpenVINO ™ 工具套件官方支持的...
1.3 使用Model_Optimizer优化模型 使用OpenVINO™ 工具套件将ONNX模型转换为IR格式文件,需要以下几步: 第一步,初始化OpenVINO™ 工具套件,进入Windows命令行终端,输入命令<"C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.582\bin\setupvar***at">对其进行初始化。
1.进入到openvino/model-optimizer路径 2.模型转换 目前OpenVINO对飞桨的支持度较好,无需中间格式转换,可通过mo.py脚本直接将飞桨模型转换成IR格式,需要我们做的就是指定模型类型、模型的输入输出、路径等各项参数,整个过程非常地高效和便捷。示例代码如: