【具身智能】OpenVINO2024.2 发布，大模型部署只要三行代码
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。
延伸解读
安装包拆分：基础包与生成式AI支持包
OpenVINO 2024.2将安装包拆分为基础包和生成式AI支持包，用户需根据需求分别安装。基础包提供传统CNN网络推理支持，而生成式AI支持包则包含LLM部署所需的API和工具。这种拆分降低了基础用户的依赖负担，同时为生成式AI开发者提供了更专注的环境。安装时需注意版本匹配，避免因依赖冲突导致功能异常。
三种生成式AI集成方式对比
文章介绍了三种使用OpenVINO部署生成式AI的方式：Hugging Face API、OpenVINO GenAI风格和原生OpenVINO API。Hugging Face API易于学习但依赖多且无法移植到C/C++；GenAI风格降低了LLM实现复杂性，适合快速开发；原生API提供更多自定义能力，适合需要深度优化的场景。开发者可根据项目需求选择合适的方式。
模型导出与版本匹配注意事项
使用Optimum Intel可将Hugging Face模型导出为OpenVINO格式，导出时需指定权重格式和信任远程代码。文章特别提醒注意版本匹配问题，例如低版本optimum可能导致分词器文件生成失败，进而使推理失败。建议安装最新版本的依赖包，并参考文中提供的pip安装命令，以确保环境兼容性。
Q&A
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。
