OpenVINO™ 开源工具包教程
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openvino 项目介绍
OpenVINO™ 是一个开源工具包，旨在优化和部署AI推理。它支持多种硬件平台，包括x86、ARM、GPU（支持OpenCL的集成和独立GPU）以及AI加速器（如Intel NPU）。OpenVINO™ 提供了丰富的社区支持和生态系统，帮助用户在各种领域提升深度学习性能。
项目快速启动
安装
你可以通过以下命令快速安装OpenVINO™：
pip install -U openvino
快速启动示例
以下是一个简单的快速启动示例，展示如何部署你的第一个模型：
from openvino.runtime import Core
# 初始化OpenVINO核心
core = Core()
# 加载模型
model = core.read_model(model="model.xml")
# 编译模型
compiled_model = core.compile_model(model=model, device_name="CPU")
# 创建推理请求
infer_request = compiled_model.create_infer_request()
# 进行推理
infer_request.infer()
应用案例和最佳实践
创建LLM-powered Chatbot
使用OpenVINO™ 可以轻松创建一个由大型语言模型（LLM）驱动的聊天机器人。以下是一个简单的示例：
from transformers import pipeline
from openvino.runtime import Core
# 初始化OpenVINO核心
core = Core()
# 加载预训练模型
model = pipeline("text-generation", model="gpt-2")
# 编译模型
compiled_model = core.compile_model(model=model.model, device_name="CPU")
# 创建推理请求
infer_request = compiled_model.create_infer_request()
# 进行文本生成
input_text = "你好，我是一个"
output_text = infer_request.infer(input_text)
print(output_text)
YOLOv8 优化
OpenVINO™ 还支持对YOLOv8模型进行优化，以提高推理性能。以下是一个示例：
from openvino.runtime import Core
# 初始化OpenVINO核心
core = Core()
# 加载YOLOv8模型
model = core.read_model(model="yolov8.xml")
# 编译模型
compiled_model = core.compile_model(model=model, device_name="CPU")
# 创建推理请求
infer_request = compiled_model.create_infer_request()
# 进行目标检测
infer_request.infer()
典型生态项目
OpenVINO™ Model Server (OVMS)
OpenVINO™ Model Server 是一个可扩展的高性能解决方案，用于为Intel架构优化的模型提供服务。它支持并行推理，适用于大规模部署。
Intel® Geti™
Intel® Geti™ 是一个交互式视频和图像标注工具，适用于计算机视觉用例。它可以帮助用户快速创建和训练自定义的计算机视觉模型。
Awesome OpenVINO
Awesome OpenVINO 是一个社区维护的项目集合，包含了许多基于OpenVINO™ 的AI项目。这些项目涵盖了从图像识别到自然语言处理的多个领域。
通过这些生态项目，OpenVINO™ 提供了一个全面的工具链，帮助用户从模型优化到部署的整个过程。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
