openvino: 一個用於在不同硬體平台優化與部署深度學習模型的開源工具包

它解決了什麼問題

OpenVINO 簡化了在各種硬體上優化與部署深度學習模型的過程。它消除了在部署期間需要保留原始訓練框架的需求，並提升了電腦視覺、語音辨識和生成式 AI 等任務的效能。

運作原理

OpenVINO 將來自熱門框架（例如 PyTorch、TensorFlow、ONNX、Keras、PaddlePaddle 和 JAX/Flax）的模型轉換為優化格式。接著，這些模型會針對特定硬體目標進行編譯，使其能夠在 CPU (x86 和 ARM)、GPU (Intel 集成與獨立顯卡) 以及 NPU (Intel AI 加速器) 上高效運行。

目標對象

需要將深度學習模型部署到生產環境的開發人員和 AI 工程師，特別是那些針對邊緣到雲端平台以及基於 Intel 的硬體之對象。

重點特色

• 廣泛的框架支援：相容於 PyTorch、TensorFlow、ONNX 等，包括透過 Optimum Intel 與 Hugging Face 直接整合。
• 多硬體部署：支援在 CPU、GPU 和 NPU 上進行推理。
• GenAI 能力：包含專用的 GenAI API，用於優化 LLM 的流水線與效能。
• 廣泛的生態系統：與 vLLM、LlamaIndex、LangChain 和 Neural Network Compression Framework (NNCF) 等工具整合。