OpenVINO™2025+Gradio实现Web方式部署大语言模型

最新推荐文章于 2025-07-08 18:24:09 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-08 18:24:09 发布 · 340 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#经验分享

OpenVINO™-GenAI开发包

OpenCV2025已经支持多种大语言模型与视觉多模态大模型的加载部署与推理生成，支持Llama2、DeepSeek、QWen等多种LLM模型的本地部署。

安装OpenVINO™-GenAI支持包：

pip install openvino-genai

Gradio开发包

Gradio是一个开源的深度网络模型部署框架，它可以轻松地创建和部署自定义神经网络模型，并在浏览器中进行训练和测试。它奉行的设计哲学极简实现AI模型的WEB部署，核心逻辑是代码即AI部署。极大地降低了构建AI应用Web界面的技术门槛。相比于传统Web开发需要的前后端分离、框架选型、复杂的部署流程。

仅需几行Python代码，即可为您的机器学习模型创建一个美观且功能完备的Web界面，实现快速原型验证和演示。无需掌握HTML、CSS、JavaScript等前端技术，模型开发者可以完全专注于Python代码，无缝集成现有模型和数据处理逻辑。Gradio内置了大量专为机器学习任务设计的UI组件，如文本框、图片输入/输出、文件上传、滑块、下拉菜单、表格等，涵盖了常见的AI应用场景。

安装命令行：

pip install gradio

WEB方式部署LLM演示

这里以tiny-Llama模型为例，首先通过OpenVINO™相关API函数加载模型，然后开启对话管道，接受WEB界面输入并返回显示生成的文本结果。实现代码如下：

最低0.47元/天 解锁文章
使用OpenVINO在本地CPU运行大模型的过程
ybdesire的专栏
04-27 1542
本文在CPU上实测一下OpenVINO运行大模型ChatGLM3-6b的运行效果，并记录整个过程
如何利用 OpenVINO™ 部署 Qwen2 多模态模型
OpenVINO的博客
10-11 1322
点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者 | 杨亦诚英特尔 AI 软件工程师 Ekaterina Aidova AI 框架工程师排版| 吴紫琴OpenVINO™多模态大模型的核心思想是将不同媒体数据（如文本、图像、音频和视频等）进行融合，通过学习不同模态之间的关联，实现更加智能化的信息处理。简单来说，多模态大模型可以可以理解多种不同模态的输入数据，并输出相应反馈结果，例如图像理解，...
INTER通用硬件管理工具-OpenVINO(大模型实战)
sdfghwijiebvnd的博客
08-24 1141
penVINO 使您能够优化几乎任何框架的深度学习模型，并在一系列英特尔处理器和其他硬件平台上以一流的性能部署它。OpenVINO 的典型工作流程如下所示。
OpenVINO2025+Gradio实现Web方式部署大语言模型
英特尔开发人员专区
06-14 907
OpenCV2025已经支持多种大语言模型与视觉多模态大模型的加载部署与推理生成，支持Llama2、DeepSeek、QWen等多种LLM模型的本地部署。
OpenVINO2024.2 发布，大模型部署只要三行代码
OpenVINO的博客
07-07 602
点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣以下文章来源于OpenCV学堂OpenVINO2024.2OpenVINO2024.2版本跟之前版本最大的不同是OpenVINO2024.2分为两个安装包分别是基础包与生成式AI支持包，新发布的GenAI开发包支持C++与Python语言接口调用，支持多种LLM加载与推理部署能力，实现了OpenVINO对CNN网络、生成式模型、LLM网络主流模型的全面推理支持。安...
ChatGLM3-6B大语言模型部署与微调
2201_75477915的博客
05-29 1896
在数据集方面，我们使用了 Movielen-1M 这个电影推荐领域中最流行的数据集，Movielen-1M 数据集包含了 6036 个用户以及他们对 2445 部电影的评分数据；其中包含三个.dat文件，ratings.dat是用户对电影的评分，uesrs.dat是用户的信息，movies.dat是电影的信息。用户对影片的评分最低为 1，最高为 5。Movielen-1M 数据集下载链接如下。
如何使用OpenVINO进行AIGC开发——英特尔人工智能创新应用大赛回顾总结
weixin_42553583的博客
05-16 1662
OpenVINO 是英特尔开发的跨平台深度学习工具包,该名称代表“开放式视觉推理和神经网络优化”。OpenVINO 专注于通过面向英特尔硬件平台的一次写入、随处部署的方法优化神经网络推理。OpenVINO每个季度发版一次，我开发时最新版是2024.0，目前最新版已升级到2024.1。经过多年发展，OpenVINO非常稳定且易用。不理解的同学可以简单的把他类比成英伟达CUDA。不同于Nvida CUDA的是，OpenVINO开源，且可以跨平台。可在各种硬件上部署，包括英特尔或者AMD。
基于Latent Diffusion Model和OpenVINO的电商在线设计应用
weixin_42553583的博客
06-15 836
OpenVINO 是英特尔开发的跨平台深度学习工具包,该名称代表“开放式视觉推理和神经网络优化”。OpenVINO 专注于通过面向英特尔硬件平台的一次写入、随处部署的方法优化神经网络推理。OpenVINO每个季度发版一次，我开发时最新版是2024.0，目前最新版已升级到2024.1。经过多年发展，OpenVINO非常稳定且易用。不理解的同学可以简单的把他类比成英伟达CUDA。不同于Nvida CUDA的是，OpenVINO开源，且可以跨平台。可在各种硬件上部署，包括英特尔或者AMD。
GLM-Edge：智谱开源的端侧大语言和多模态系列模型
士多啤梨先生の博客
12-03 1333
GLM-Edge是智谱开源的一系列端侧部署优化的大语言对话模型和多模态理解模型，旨在实现模型性能、实机推理效果和落地便利性之间的最佳平衡。该系列模型支持在手机、车机和PC等端侧设备上高效运行，适用于智能助手、聊天机器人、图像标注等多种应用场景。
OpenVINO2025轻松搞定四种生成式大模型部署
英特尔开发人员专区
06-01 565
详细阐述了OpenVINO GenAI支持的四种模型类型（LLM、VLM、Whisper、Text2Image）及其对应的SDK函数，并通过代码演示了文本生成、图像生成、图像描述和语音识别等应用场景。
使用 OpenVINO™ GenAI C++部署大语言模型 | 轻松构建一个Chat实例
dotNET跨平台
07-06 610
❝目前大语言模型十分火爆，相信不少开发者都想上手体验一番，但是对于我们这种技术有限的开发者，很难理清模型的推理过程以及输出输出处理，使得我们望尘莫及。那么现在随着OpenVINO™ 2024.2工具包的发布，他带来了最新的大语言模型部署工具OpenVINO.GenAI ，该工具包封装了目前一些常用的大语言模型部署流程，能够让我们对大语言模型刚入门的开发者也能够在自己电脑上跑起来。 本视频中，我们...
正式发布 | OpenVINO™2025深度学习与大模型部署教程
最新发布
OpenVINO的博客
07-08 663
帮助上位机开发者提升机器视觉算法能力
OpenVINO 2025.0来袭：大模型支持与跨平台部署的革新之旅
zhz5214的博客
03-25 961
英特尔正式发布OpenVINO™工具套件2025.0版本，这一开源AI工具套件的全新迭代带来诸多突破性创新，在大语言模型（LLM）支持、硬件加速优化以及跨平台部署能力上，实现了跨越式提升。作为AI推理部署领域的关键工具，OpenVINO始终秉持“一次编写，处处部署”的理念，为开发者打造更强大的模型支持体系，大幅提升推理性能。- 对Flax开展预览支持。这些新增的模型支持，使得OpenVINO能够覆盖从边缘设备到数据中心的各类AI应用场景，让大模型在资源受限的设备上部署成为可能。
Intel 平台大模型加速库 OpenVINO 安装试用
十年通信老兵的技术修炼之路——从3G到5G，从地面基站到卫星通信。
03-11 610
Intel 平台大模型加速库 OpenVINO 安装试用
千元开发板，百万可能：OpenVINO™ 助力谷歌大语言模型 Gemma 实现高速智能推理...
OpenVINO的博客
03-09 1140
点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者| 武卓博士 英特尔 AI 软件布道师排版| 李擎OpenVINO™ 助力谷歌大语言模型 Gemma实现高速智能推理大型语言模型（LLM）正在迅速发展，变得更加强大和高效，使人们能够在广泛的应用程序中越来越复杂地理解和生成类人文本。谷歌的 Gemma 是一个轻量级、先进的开源模型新家族，站在 LLM 创新的前沿。然而，对更高推理速度和更智能推理能力的追求并不...
深度学习模型部署OpenVINO加速--OpenVINO部署YOLOv5,YOLOv7模型
chenhaogu的博客
09-06 5441
OpenVINO工具套件全称是OpenVisualInference &NOptimization，是Intel于2018年发布的，开源、商用免费、主要应用于计算机视觉、实现神经网络模型优化和推理计算(Inference)加速的软件工具套件。由于其商用免费，且可以把深度学习模型部署在英尔特CPU和集成GPU上，大大节约了显卡费用，所以越来越多的深度学习应用都使用OpenVINO工具套件做深度学习模型部署。OpenVINO是一个开源工具包，可优化和部署深度学习模型。
OpenVINO模型部署（权重转化）
epic_Lin的博客
03-13 2467
其中mean、scale为归一化后计算的均值方差的结果。3. 关于图像通道的问题,注意。这样在部署后图像就不需要再进行。
开发者实战 | 利用 OpenVINO™ 部署 HuggingFace 预训练模型的方法与技巧
OpenVINO的博客
05-12 838
点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者 |杨亦诚排版 | 李擎利用 OpenVINO™ 部署HuggingFace 预训练模型的方法与技巧背景作为深度学习领域的 “github”，HuggingFace 已经共享了超过 100,000 个预训练模型，10,000 个数据集，其中就包括了目前 AIGC 领域非常热门的“文生图”，“图生文”任务范式，例如 ControlNet, StableDiff...
【pytorch】将模型部署至生产环境：openVINO安装及python和c++环境配置
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在
05-17 3559
1.硬件要求： 硬件要求英特尔®第六代及以后的酷睿 TM（Core™）处理器或者英特尔®至强®处理器。 2.操作系统要求： 操作系统要求 ● Ubuntu18.04.3 LTS (64 bit)。 ● Windows 10 (64 bit)。 ● CentOS7.4 (64 bit)。 ● macOS*10.13, 10.14 (64 bit)。 这里安装使用Windows 10 (64 bit)。 3.英特尔®显卡驱动要求： 英特尔®显卡驱动的版本必须大于等于2018/11/19发布的25.20.100.
如何在本地部署resnet50模型
04-01
<think>好的，我需要回答用户关于如何在本地环境中部署ResNet50深度学习模型的问题。首先，我得回顾一下用户提供的引用内容，看看有没有相关的信息。 引用2提到将PyTorch的ResNet34模型转换为ONNX格式并进行本地部署，使用摄像头或视频文件实时识别。引用3讨论了ResNet50在Gradio构建的Web应用中的应用。引用4则介绍了基于ResNet训练图像分类模型，并用Flask部署。这些应该能提供一些方法。 接下来，我需要整理部署ResNet50的步骤。通常，本地部署流程包括模型加载、预处理、转换（如ONNX）、编写推理代码和搭建应用框架。根据引用2和4，可能涉及PyTorch或TensorFlow框架，转换到ONNX，再用推理引擎如OpenVINO或者用Flask进行服务端部署。 还要注意用户提到的环境配置，比如安装必要的库，可能包括PyTorch、ONNX、OpenVINO等。代码示例部分，可能需要展示模型加载和转换，比如引用2中的PyTorch转ONNX的例子。另外，引用4中的Flask部署代码可以作为参考，展示如何创建API端点。 需要分步骤说明，可能包括：1. 环境准备，2. 模型获取与转换，3. 推理代码编写，4. 部署方式（如本地API或Web应用）。每个步骤要给出具体的操作，比如安装命令、代码片段，并引用相关的引用来源。 可能还需要提到性能优化，比如使用OpenVINO（引用1）来加速推理。同时，用户的问题可能关心实际应用，比如摄像头实时识别，所以可以结合引用2和3的例子，说明如何整合摄像头输入。 最后，生成相关问题，参考用户给的示例，可能涉及性能分析、优化方法、应用场景等，需要根据内容提取相关的问题，比如不同部署方式的比较，或者如何优化ResNet50的推理速度等。</think>### 本地部署 ResNet50 模型的步骤及方法 #### 1. **环境准备** - **安装必要工具包**：根据部署框架选择安装 PyTorch、TensorFlow 或 OpenVINO。例如： ```bash pip install torch torchvision onnx openvino-dev ``` - **深度学习框架选择**：若使用 PyTorch，可直接加载预训练模型；若需高性能推理，建议转换为 ONNX 或 OpenVINO 格式[^2][^1]。 --- #### 2. **模型获取与转换** - **加载预训练模型**： ```python import torch model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.10.0', 'resnet50', pretrained=True) model.eval() # 设置为推理模式 ``` - **转换为 ONNX 格式**（跨平台部署）： ```python dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 输入尺寸需匹配 ResNet50 要求 torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet50.onnx", opset_version=11) ``` 转换后可通过 ONNX Runtime 或 OpenVINO 加速推理。 --- #### 3. **编写本地推理代码** - **使用 OpenVINO 部署**（高性能推理）： ```python from openvino.runtime import Core core = Core() model_onnx = core.read_model("resnet50.onnx") compiled_model = core.compile_model(model_onnx, "CPU") # 输入数据预处理并推理 input_data = preprocess(image) # 需实现图像归一化、尺寸调整等 result = compiled_model.infer_new_request({0: input_data}) ``` 详细步骤可参考 OpenVINO 官方文档。 - **基于 Flask 构建 API 服务**： ```python from flask import Flask, request, jsonify import cv2 app = Flask(__name__) model = load_model() # 加载本地模型 @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): image = request.files['image'].read() image = preprocess(image) # 预处理图像 prediction = model.predict(image) return jsonify({'class_id': prediction.argmax()}) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` 客户端可通过 HTTP 请求上传图像并获取分类结果[^4]。 --- ####
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值