加速AI推理的利器：深入探索OpenVINO与Hugging Face嵌入模型的结合

最新推荐文章于 2025-05-18 00:00:00 发布

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最新推荐文章于 2025-05-18 00:00:00 发布 · 377 阅读

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#人工智能 #openvino #python

## 引言

在当今迅速发展的人工智能领域，推理速度和硬件兼容性是两个关键因素。OpenVINO™作为一个开源工具包，专注于优化和部署AI推理，它支持多种硬件设备，包括x86和ARM CPU，以及Intel GPU。而通过结合Hugging Face的嵌入模型，OpenVINO可以在计算机视觉、自动语音识别、自然语言处理等常见任务中提升深度学习性能。本文将介绍如何使用OpenVINO和Hugging Face的嵌入模型进行推理，并提供详细的代码示例。

## 主要内容

### 什么是OpenVINO？

OpenVINO全称为Open Visual Inference and Neural Network Optimization，是由Intel提供的用于加速深度学习推理的工具包。它支持将深度学习模型优化为更快的推理速度，并使其能在边缘设备上高效运行。

### OpenVINO与Hugging Face的结合

通过OpenVINO的`OpenVINOEmbeddings`类，我们可以轻松地将Hugging Face的嵌入模型加载到OpenVINO中进行推理，从而利用硬件加速能力。以下是如何在Intel GPU上运行推理的示例：

```python
# 首先安装相关的OpenVINO和NNCF包
%pip install --upgrade-strategy eager "optimum[openvino,nncf]" --quiet

# 从pathlib导入Path库
from pathlib import Path
from langchain_community.embeddings import OpenVINOEmbeddings

# 定义模型名称和参数
model_name = "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"
model_kwargs = {"device": "GPU"}  # 使用GPU进行推理
encode_kwargs = {"mean_pooling": True, "normalize_embeddings": True}

# 创建OpenVINO嵌入实例
ov_embeddings = Ope