在OpenVINO上部署高效的语言模型推理

Hello老铁们，今天我们聊聊如何用OpenVINO来进行AI模型的优化和部署。OpenVINO是个开源工具包，专注于优化和在多种硬件设备上部署AI推理。它在语言处理、计算机视觉和语音识别等方面都有出色的应用。说白了，OpenVINO就是帮助咱们在各种硬件上跑得快一点！

技术背景介绍

OpenVINO™ Runtime能够在不同的硬件设备上运行相同的优化模型。我们来看一个经典的应用场景：使用HuggingFacePipeline类在本地运行OpenVINO模型。在部署模型时，只需设置backend="openvino"即可让OpenVINO成为推理的后端框架。为了使用它，你需要安装包含OpenVINO加速功能的optimum-intel Python包。

%pip install --upgrade-strategy eager "optimum[openvino,nncf]" langchain-huggingface --quiet

原理深度解析

使用OpenVINO实现模型推理的一个关键步骤是通过from_model_id方法加载模型。这里我们可以指定模型参数，比如如果你有Intel GPU，可以使用model_kwargs={"device": "GPU"}来指定在GPU上进行推理。

from langchain_huggingface import HuggingFacePipeline

ov_config = {"PERFORMANCE_HINT": "LATENCY", "NUM_STREAMS": "1", "CACHE_DIR": ""}

ov_llm = HuggingFacePipeline.from_model_id(
    model_id="gpt2",
    task="text-generation",
    backend="openvino",
    model_kwargs={"device": "CPU", "ov_config": ov_config},
    pipeline_kwargs={"max_new_tokens": 10},
)

实战代码演示

从optimum-intel的pipeline直接加载模型也是个不错的方法：

from optimum.intel.openvino import OVModelForCausalLM
from transformers import AutoTokenizer, pipeline

model_id = "gpt2"
device = "CPU"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
ov_model = OVModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id, export=True, device=device, ov_config=ov_config
)
ov_pipe = pipeline(
    "text-generation", model=ov_model, tokenizer=tokenizer, max_new_tokens=10
)
ov_llm = HuggingFacePipeline(pipeline=ov_pipe)

优化建议分享

如果你想进一步优化推理速度，可以在模型导出到OpenVINO IR格式时应用8位或4位权重量化：

!optimum-cli export openvino --model gpt2 --weight-format int8 ov_model_dir # for 8-bit quantization

此外，通过动态量化激活和KV缓存量化还能进一步提升推理速度：

ov_config = {
    "KV_CACHE_PRECISION": "u8",
    "DYNAMIC_QUANTIZATION_GROUP_SIZE": "32",
    "PERFORMANCE_HINT": "LATENCY",
    "NUM_STREAMS": "1",
    "CACHE_DIR": "",
}

补充说明和总结

通过OpenVINO实现LLM推理流式结果输出也非常简单：

generation_config = {"skip_prompt": True, "pipeline_kwargs": {"max_new_tokens": 100}}
chain = prompt | ov_llm.bind(**generation_config)

for chunk in chain.stream(question):
    print(chunk, end="", flush=True)

老铁们，这波操作可以说是相当丝滑。通过OpenVINO，我们不仅提升了模型的推理速度，还降低了硬件成本。如果你想了解更多，可以查看OpenVINO LLM Guide和其他相关文档。

今天的技术分享就到这里，希望对大家有帮助。开发过程中遇到问题也可以在评论区交流~

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