Descripción
OpenVINO es un kit de herramientas integral de código abierto diseñado para optimizar la implementación de soluciones de IA de alto rendimiento. Permite a los desarrolladores crear aplicaciones que aprovechan modelos de IA tanto generativos como convencionales, procedentes de los frameworks de modelos más populares. El kit de herramientas facilita la conversión, optimización y ejecución eficiente de inferencias, maximizando el potencial del hardware Intel®.
En su núcleo, OpenVINO ofrece cuatro herramientas principales para abordar diversas necesidades de implementación. El Paquete Base de OpenVINO es para ejecutar e implementar modelos de IA convencionales. Para IA generativa, la herramienta GenAI de OpenVINO simplifica la implementación. El componente Physical AI de OpenVINO permite la implementación de modelos VLA en robots. Además, el Servidor de Modelos de OpenVINO proporciona una solución escalable para implementar inferencias de IA tanto generativas como convencionales en un servidor, admitiendo implementaciones nativas de la nube dentro de entornos Kubernetes.
Las capacidades clave incluyen técnicas de compresión de modelos, como la compresión post-entrenamiento y durante el entrenamiento con NNCF, para lograr un rendimiento óptimo. OpenVINO admite la vinculación directa con OpenVINO Runtime para inferencia local o la integración con el Servidor de Modelos de OpenVINO para inferencia escalable del lado del servidor. El kit de herramientas enfatiza una implementación rápida y escalable, permitiendo que las aplicaciones se escriban una vez y se implementen en cualquier lugar, beneficiándose del descubrimiento automático de dispositivos para una mayor flexibilidad.
OpenVINO Runtime está disponible para Linux, Windows y macOS, con APIs de Python, C++ y C, asegurando una amplia compatibilidad de lenguajes y sistemas operativos. Su diseño de implementación más ligero minimiza las dependencias externas, simplificando la instalación y la gestión. La compilación personalizada reduce aún más el tamaño del binario final. Para aplicaciones que requieren un inicio rápido, OpenVINO mejora la latencia de la primera inferencia utilizando inteligentemente la CPU para la inferencia inicial antes de cambiar a otros dispositivos, con modelos compilados en caché que mejoran aún más los tiempos de inicio.
La audiencia objetivo para OpenVINO incluye desarrolladores de IA, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores centrados en implementar modelos de IA de manera eficiente en una variedad de hardware. La propuesta de valor radica en su capacidad para acelerar la inferencia de IA, reducir la complejidad de la implementación y permitir la compatibilidad multiplataforma, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para llevar la IA al borde y más allá.
Características principales de OpenVINO Toolkit
Admite la implementación de modelos de IA generativos y convencionales
Optimiza modelos de IA para inferencia de alto rendimiento
Compatible con frameworks de modelos populares (TensorFlow, ONNX, PaddlePaddle)
Permite la inferencia en cloud, PCs con IA y dispositivos de borde
Proporciona OpenVINO Runtime para inferencia local
Ofrece OpenVINO Model Server para inferencia escalable
Incluye técnicas de compresión de modelos (NNCF)
Admite APIs de Python, C++ y C
Compatibilidad multiplataforma (Linux, Windows, macOS)
Diseñado para una implementación más ligera con dependencias mínimas
Mejora el tiempo de inicio de la aplicación con utilización inteligente de dispositivos
Descubrimiento automático de dispositivos para flexibilidad de implementación
Primeros pasos con OpenVINO Toolkit
Instalación: Instale el kit de herramientas OpenVINO.
Conversión de Modelos: Convierta su modelo de IA al formato OpenVINO.
Optimización: Aplique técnicas de optimización para el rendimiento.
Inferencia: Ejecute inferencias localmente usando OpenVINO Runtime.
Implementación: Implemente modelos en el hardware de destino (borde, PC, cloud).
Servicio: Utilice OpenVINO Model Server para inferencia escalable.
Casos de uso de OpenVINO Toolkit
- Implementación de IA en el Borde
- Aplicaciones de PC con IA
- Servicios de IA en la Nube
- IA para Robótica
- Implementación de IA Generativa
- Inferencia de IA Convencional
