【具身智能】OpenVINO2024.2 发布，大模型部署只要三行代码
💡
原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。
📝
内容提要
OpenVINO 2024.2版本分为基础包与生成式AI支持包，支持多种LLM加载与推理部署能力。建议从Hugging Face框架开始，然后与OpenVINO API一起使用。LLM推理API支持大型语言模型的部署。安装包下载地址：https://docs.openvino.ai/install。
🎯
关键要点
- OpenVINO 2024.2版本分为基础包与生成式AI支持包。
- 新发布的GenAI开发包支持C++与Python语言接口调用。
- OpenVINO支持多种LLM加载与推理部署能力，全面支持CNN网络、生成式模型和LLM网络主流模型。
- 生成式AI支持包括Hugging Face、OpenVINO GenAI风格和基础OpenVINO API。
- Hugging Face API易于学习，但依赖项多且不易移植到C/C++。
- OpenVINO GenAI Flavor降低了LLM实现的复杂性，原生API提供更多实践体验。
- 建议从Hugging Face框架开始，尝试不同模型和场景，后续可与OpenVINO API结合使用。
- Optimum Intel提供的接口支持模型优化和导出为OpenVINO模型格式。
- OpenVINO 2024优化了大型语言模型的部署，增强性能并集成到各种应用中。
- 提供了Python版本开发包的安装命令和模型导出支持的示例。
- 注意版本匹配问题，确保使用最新版本的依赖包以避免错误。
❓
延伸问答
OpenVINO 2024.2版本有哪些主要特性？
OpenVINO 2024.2版本分为基础包与生成式AI支持包，支持多种LLM加载与推理部署能力，全面支持CNN网络、生成式模型和LLM网络主流模型。
如何安装OpenVINO 2024.2的Python开发包？
可以使用命令：pip install openvino-genai==2024.2.0 和 pip install optimum-intel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。
OpenVINO GenAI Flavor与Hugging Face API有什么区别？
OpenVINO GenAI Flavor降低了LLM实现的复杂性，自动管理基本任务，而Hugging Face API易于学习但依赖项多且不易移植到C/C++。
使用OpenVINO进行LLM推理的优势是什么？
OpenVINO优化了大型语言模型的部署，增强了性能，并能集成到各种应用中，简化了模型的使用和管理。
如何将模型导出为OpenVINO格式？
可以使用命令：optimum-cli export openvino --model 'TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0' --weight-format fp16。
在使用OpenVINO时需要注意哪些版本匹配问题？
需要确保使用最新版本的依赖包，以避免因版本不匹配导致的错误，特别是optimum版本。
➡️
