Beschreibung
OpenVINO ist ein umfassendes Open-Source-Toolkit, das entwickelt wurde, um die Bereitstellung von Hochleistungs-KI-Lösungen zu optimieren. Es befähigt Entwickler, Anwendungen zu erstellen, die sowohl generative als auch konventionelle KI-Modelle nutzen, die aus den gängigsten Modell-Frameworks stammen. Das Toolkit erleichtert die Konvertierung, Optimierung und die effiziente Ausführung von Inferenz und maximiert so das Potenzial von Intel®-Hardware.
Im Kern bietet OpenVINO vier Hauptwerkzeuge zur Bewältigung verschiedener Bereitstellungsanforderungen. Das OpenVINO Base Package dient der Ausführung und Bereitstellung konventioneller KI-Modelle. Für generative KI vereinfacht das OpenVINO GenAI-Tool die Bereitstellung. Die OpenVINO Physical AI-Komponente ermöglicht die Bereitstellung von VLA-Modellen auf Robotern. Darüber hinaus bietet der OpenVINO Model Server eine skalierbare Lösung für die Bereitstellung von generativer und konventioneller KI-Inferenz auf einem Server und unterstützt Cloud-native Bereitstellungen in Kubernetes-Umgebungen.
Zu den Kernfunktionen gehören Modellkomprimierungstechniken wie Post-Training- und Training-Time-Kompression mit NNCF, um eine optimale Leistung zu erzielen. OpenVINO unterstützt die direkte Verknüpfung mit OpenVINO Runtime für lokale Inferenz oder die Integration mit dem OpenVINO Model Server für skalierbare, serverseitige Inferenz. Das Toolkit legt Wert auf eine schnelle und skalierbare Bereitstellung, die es ermöglicht, Anwendungen einmal zu schreiben und überall bereitzustellen, wobei die automatische Geräteerkennung für verbesserte Flexibilität genutzt wird.
OpenVINO Runtime ist für Linux, Windows und macOS verfügbar und bietet Python-, C++- und C-APIs, um eine breite Sprach- und Betriebssystemkompatibilität zu gewährleisten. Sein leichtgewichtiges Bereitstellungsdesign minimiert externe Abhängigkeiten und vereinfacht Installation und Verwaltung. Benutzerdefinierte Kompilierung reduziert zusätzlich die endgültige Binärgröße. Für Anwendungen, die einen schnellen Start erfordern, verbessert OpenVINO die Latenz bei der ersten Inferenz, indem es die CPU für die anfängliche Inferenz intelligent nutzt, bevor es auf andere Geräte umschaltet, wobei zwischengespeicherte kompilierte Modelle die Startzeiten weiter verbessern.
Die Zielgruppe für OpenVINO umfasst KI-Entwickler, Machine-Learning-Ingenieure und Forscher, die sich auf die effiziente Bereitstellung von KI-Modellen auf einer Reihe von Hardware konzentrieren. Das Wertversprechen liegt in seiner Fähigkeit, die KI-Inferenz zu beschleunigen, die Bereitstellungskomplexität zu reduzieren und plattformübergreifende Kompatibilität zu ermöglichen, was es zu einem leistungsstarken Werkzeug macht, um KI auf den Edge und darüber hinaus zu bringen.
OpenVINO Toolkit's Kernfunktionen
Unterstützt die Bereitstellung von generativen und konventionellen KI-Modellen
Optimiert KI-Modelle für Hochleistungs-Inferenz
Kompatibel mit gängigen Modell-Frameworks (TensorFlow, ONNX, PaddlePaddle)
Ermöglicht Inferenz auf Cloud-, KI-PCs und Edge-Geräten
Bietet OpenVINO Runtime für lokale Inferenz
Bietet OpenVINO Model Server für skalierbare Inferenz
Enthält Modellkomprimierungstechniken (NNCF)
Unterstützt Python-, C++- und C-APIs
Plattformübergreifende Kompatibilität (Linux, Windows, macOS)
Entwickelt für leichtgewichtige Bereitstellung mit minimalen Abhängigkeiten
Verbessert die Anwendungsstartzeit durch intelligente Gerätenutzung
Automatische Geräteerkennung für Bereitstellungsflexibilität
Erste Schritte mit OpenVINO Toolkit
Installation: Installieren Sie das OpenVINO-Toolkit.
Modellkonvertierung: Konvertieren Sie Ihr KI-Modell in das OpenVINO-Format.
Optimierung: Wenden Sie Optimierungstechniken für die Leistung an.
Inferenz: Führen Sie die Inferenz lokal mit OpenVINO Runtime aus.
Bereitstellung: Stellen Sie Modelle auf der Zielhardware bereit (Edge, PC, Cloud).
Serving: Nutzen Sie den OpenVINO Model Server für skalierbare Inferenz.
OpenVINO Toolkit's Anwendungsfälle
- Edge-KI-Bereitstellung
- KI-PC-Anwendungen
- Cloud-KI-Dienste
- Robotik-KI
- Bereitstellung generativer KI
- Konventionelle KI-Inferenz
