OpenVINO

OpenVINO™ 是一个开源工具包，用于优化和部署 AI 推理。OpenVINO™ Runtime 可以支持在各种硬件 设备 上运行相同的优化模型。加速您在语言 + 大型语言模型、计算机视觉、自动语音识别等用例中的深度学习性能。

OpenVINO 模型可以通过 HuggingFacePipeline 类 在本地运行。要使用 OpenVINO 部署模型，您可以指定 backend="openvino" 参数以触发 OpenVINO 作为后端推理框架。

要使用，您应该安装带有 OpenVINO 加速器的 optimum-intel python 包。

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

模型加载

可以通过使用 from_model_id 方法指定模型参数来加载模型。

如果您有 Intel GPU，可以指定 model_kwargs

<!--IMPORTS:[{"imported": "HuggingFacePipeline", "source": "langchain_huggingface", "docs": "https://python.langchain.com/api_reference/huggingface/llms/langchain_huggingface.llms.huggingface_pipeline.HuggingFacePipeline.html", "title": "OpenVINO"}]-->
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}
)

它们也可以通过直接传入现有的 optimum-intel 管道来加载。

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)

创建链

将模型加载到内存后，您可以与提示组合以 形成一个链。

<!--IMPORTS:[{"imported": "PromptTemplate", "source": "langchain_core.prompts", "docs": "https://python.langchain.com/api_reference/core/prompts/langchain_core.prompts.prompt.PromptTemplate.html", "title": "OpenVINO"}]-->
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

chain = prompt | ov_llm

question = "What is electroencephalography?"

print(chain.invoke({"question": question}))

要在没有提示的情况下获取响应，您可以将 skip_prompt=True 绑定到 LLM。

chain = prompt | ov_llm.bind(skip_prompt=True)

question = "What is electroencephalography?"

print(chain.invoke({"question": question}))

使用本地 OpenVINO 模型进行推理

可以使用 CLI 导出您的模型 为 OpenVINO IR 格式，并从本地文件夹加载模型。

!optimum-cli export openvino --model gpt2 ov_model_dir

建议应用8位或4位权重量化，以使用--weight-format减少推理延迟和模型占用空间：

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

!optimum-cli export openvino --model gpt2  --weight-format int4 ov_model_dir # for 4-bit quantization

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

chain = prompt | ov_llm

question = "What is electroencephalography?"

print(chain.invoke({"question": question}))

通过对激活和KV缓存进行动态量化，您可以获得额外的推理速度提升。这些选项可以通过ov_config如下启用：

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

流式处理

您可以使用stream方法获取LLM输出的流式数据，

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)

有关更多信息，请参阅：

• OpenVINO LLM指南。

• OpenVINO文档。

• OpenVINO入门指南。

• 与LangChain的RAG笔记本。

相关

• 大型语言模型 概念指南
• 大型语言模型 使用指南