文章以 OpenVINO 2026.4 等版本发布为引，说明模型权重需经导出、优化、量化、运行时加载与输入输出适配才能在本地运行，并介绍 IR、NNCF、GenAI 等组件的作用，给出 CPU 文本生成的最小实践。文章还指出四大误区：导出成功不等于可用、低精度未必更快、内存不足并非仅由权重导致、依赖需锁定版本，强调应固定版本并建立质量基线。
OpenVINO 2023引入了一个名为NNCF（神经网络压缩框架）的新支持工具，通过压缩和量化OpenVINO IR格式模型，提高了模型在OpenVINO框架上的部署性能。NNCF包可以使用pip安装。它支持用于后训练压缩的权重压缩和量化算法，以及用于训练压缩的感知量化、混合精度量化、二进制、稀疏、滤波剪枝和运动剪枝算法。文章还提供了使用NNCF实现YOLOv8模型压缩和量化的代码示例。还提到了使用OpenVINO C++ SDK测试量化的YOLOv8模型的结果。
本文介绍了如何使用OpenVINO NNCF和Token Merging等技术对Stable Diffusion模型进行优化，以在资源受限的硬件上运行。通过QAT和Knowledge Distillation等方法，可以减少模型的推理时间和内存占用，同时保持准确性。实验结果表明，优化后的模型在CPU上的推理速度比PyTorch快5.1倍，模型大小减小至PyTorch的0.25倍。文章还提供了代码示例，讨论了如何优化通用的Stable Diffusion模型。
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