چرا برای استقرار در لبه از OpenVINO استفاده می‌کنیم؟

استقرار مدل‌های ترنسفورمر Hugging Face در محیط‌های لبه یا سمت کاربر، نیازمند دقت بالا در زمینه پایداری و سازگاری است. در حالی که پایتون ابزاری قدرتمند است، اما در محیط‌هایی که توسط C++ حاکمیت دارد، همیشه ایده‌آل نیست. OpenVINO GenAI در کنار Optimum-Intel راه‌حل‌هایی ارائه می‌دهد که پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی را با حداقل وابستگی‌ها بهینه و مستقر می‌کنند.

مراحل اصلی بهینه‌سازی و تبدیل مدل

برای شروع، نیاز است محیط توسعه را آماده کنیم و سپس مدل‌ها را به فرمت مداری OpenVINO (IR) تبدیل کنیم. این فرآیند می‌تواند از طریق API پایتون یا خط فرمان (CLI) انجام شود.

  • تبدیل مدل: خازن‌سازی مدل‌های trancformer برای ساختارهای سخت‌افزاری Intel.
  • بهینه‌سازی: اعمال تکنیک‌های کاهش سایز و افزایش سرعت پردازش قبل از استقرار نهایی.
  • امکان‌سنجی: تضمین عملکرد مناسب روی دستگاه‌های مختلف با منابع محدود.

این مراحل تضمین می‌کنند که مدل نهایی نه تنها سبک‌تر باشد، بلکه سرعت پاسخ‌دهی بالاتری نیز داشته باشد.

استقرار نهایی با OpenVINO GenAI API

پس از بهینه‌سازی، گام پایانی استقرار مدل است. OpenVINO GenAI API اجازه می‌دهد مدل‌های بهینه‌شده را به راحتی در کدهای پایتون یا C++ فراخوانی کنید. این روش به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد پیکربندی‌های تولید (Generation Config) را شخصی‌سازی کنند و مدل‌ها را با دقت و سرعت مطلوب در برنامه‌های کاربردی خود مستقر کنند.
استفاده از این ابزارها، شکاف بین توسعه مدل‌های پرکار و استقرار کارآمد آن‌ها را در دستگاه‌های مرزی پر می‌کند.

پرسش‌های پرتکرار

OpenVINO GenAI چه کاربردی در استقرار مدل‌ها دارد؟

این ابزار مجموعه‌ای از APIها را برای اجرای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) بهینه‌شده روی سخت‌افزارهای Intel فراهم می‌کند تا سرعت و کارایی را افزایش دهد.

آیا Optimum-Intel نیاز به دسترسی به اینترنت دارد؟

خیر، پس از دانلود و نصب بسته‌ها، فرآیند بهینه‌سازی و اجرایی و استقرار مدل به صورت محلی انجام می‌شود.