作者： Yury Gorbachev，Intel 院士、OpenVINO 產品架構師
譯者：武卓
在過去的一年裡，人工智慧正以越來越快的速度發展，這得益於生成式AI模型的導入和從中受益的場景的演變。我們承認這一點，並決定比平時更快地發佈新版本OpenVINO，以幫助你獲得新功能！
與之前的版本一樣，在提高性能、增加對新AI模型的支援，以及構建基礎設施和模型快取等不同元件方面，我們做了大量工作。對於我們最新的2023.2版本，我們做出了一些重大改進，我們將在下面概述。
邊緣文字生成模型的附加性能
在我們的上一個版本2023.1中，我們導入了一些更改，以在英特爾(Intel) CPU和GPU上運作大語言模型(LLM)。開發者們能夠量化權重為int8格式，並將其作為初始步驟在CPU上運作。
在2023.2版本中，我們進一步最佳化此工作流程，並導入在CPU和整合顯卡上運作權重量化為int8和int4精度的LLM的能力。權重量化直接影響記憶體頻寬，並能助力模型更快、更高效地執行推理，因為模型消耗的記憶體更少了，所需的磁碟空間也更少，因此整體上需要的記憶體頻寬也更少了！
此外，我們的模型轉換和最佳化工具已經更新，可以幫助你處理模型準備流程。要壓縮模型權重為int8和int4格式，你可以使用我們的神經網路壓縮框架(NNCF)工具，該工具適用於OpenVINO格式或中間表示(Intermediate Representation，IR)檔。
還有，為了獲得具有int4壓縮權重的模型，你可以透過GPTQ (Generative Pretrained Transformers Quantization，生成式預訓練Transformers量化)演算法來最佳化轉換模型。實現此一過程的一種方法是透過Hugging Face AutoGPTQ實現。
如果你將Hugging Face作為模型的來源，你可以使用我們的optimum-Intel，它整合了OpenVINO的優勢；此整合允許你自動壓縮和轉換模型，如以下所示。
要將模型壓縮到int8精度：
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from optimum.intel import OVModelForCausalLM
#load pretrained model, convert to OpenVINO representation
#and compress weights
model = OVModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b", use_cache=True, export=True, load_in_8bit=True)
#store OpenVINO IR in a folder
model.save_pretrained("./Llama-2-7b"
請注意「load_in_8bit」選項，該選項指定應將原始模型壓縮到int8精度。對於大於1B的模型，預設情況下會啟用此選項。
要將模型壓縮到int4精度：
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from optimum.intel import OVModelForCausalLM
#explicitly use NNCF for compression
from nncf import compress_weights, CompressWeightsMode
#load pretrained model, convert to OpenVINO representation
model = OVModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b", use_cache=True, export=True, load_in_8bit=False)
#perform weights compression using NNCF
model.model = compress_weights(model.model, mode=CompressWeightsMode.INT4_SYM, group_size=128, ratio=0.8)
#store OpenVINO IR in a folder
model.save_pretrained("./Llama-2-7b")
請注意，這一次我們沒有使用HF API功能，而是直接調用NNCF將權重壓縮到int4。根據模型的不同，你可以更改壓縮參數以獲得更準確的結果。在這種情況下，我們使用對稱量化，群組大小為128個元素，int4與int8的權重之比為0.8。你可以查看我們的權重壓縮檔案，以獲得更多詳細資訊和壓縮提示。
要轉換使用AutoGPTQ最佳化為int4精度的模型，請執行以下操作：
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from optimum.intel import OVModelForCausalLM
#load pretrained model, convert to OpenVINO representation
#with keeping weights in int4
model = OVModelForCausalLM.from_pretrained("TheBloke/Llama-2-7B-GPTQ", use_cache=True, export=True)
#store OpenVINO IR in a folder
model.save_pretrained("./Llama-2-7B-GPTQ")
最佳化模型就是這麼簡單！更詳細的資訊請點擊此連結。
新的生成式AI 以及更多的Notebooks程式碼範例
我們知道，親身體驗最新功能和最先進模型是最好的學習方式。因此，我們的OpenVINO團隊非常專注於為OpenVINO Notebooks程式碼範例帶來新的及備受關注的模型。我們希望展示並鼓勵你立即在你的設備上進行本地實驗，以獲得你所需的性能。以下是我們最近更新或新發佈的一些Notebooks程式碼範例，能幫助你更快地將想法付諸生產。
OpenVINO更多的新功能陸續問世！新版本將新增對新硬體以及更多生成式AI模型的支援，在2024年的新開始，讓我們一起透過免費線上講座「掌握OpenVINO在生成式AI最新功能, 並實現Model Server創新應用」來探索這套越來越強大的工具，讓您的專案開發更如虎添翼，名額有限快來報名！
一些Jupyter Notebooks已經更新，以展示PyTorch模型在沒有ONNX轉換的情況下的轉換和最佳化，包括以下內容：
- PyTorch to OpenVINO——轉換格式為torch.nn.Module以及torch.jit.ScriptModule的PyTorch模型為OpenVINO IR格式。
- Post-Training Quantization of PyTorch models with NNCF——將int8 量化應用於PyTorch 模型。
- Quantization of Image Classification Models——將int8 量化應用於MobileNet V2 PyTorch模型。
- Visual Question Answering and Image Captioning using BLIP and OpenVINO——最佳化BLIP PyTorch 模型。
- Text-to-Image Generation and Infinite Zoom with Stable Diffusion v2 and OpenVINO——在Stable Diffusion 2.0流水線中最佳化模型。
- Object masks from prompts with SAM and OpenVINO——最佳化基於PyTorch的 Segment Anything Model (SAM)模型。
- Optimizing PyTorch models with Neural Network Compression Framework of OpenVINO by 8-bit quantization——PyTorch 模型量化感知訓練(QAT)。
我們還加入了一些notebooks程式碼範例，展示如何轉換和最佳化模型，包括來自TensorFlow Hub、 TorchVision與Hugging Face Hub的模型。
- TorchVision Zoo with OpenVINO——下載和直接最佳化基於PyTorch的預訓練模型。
- Hugging Face Model Hub with OpenVINO——學習如何下載和最佳化Hugging Face hub的預訓練模型。
- TensorFlow Hub models + OpenVINO——學習如何下載和最佳化TensorFlow Hub的預訓練模型。
- Convert Detectron2 Models to OpenVINO——最佳化來自Facebook Research流行的目標檢測和分割模型。
- Convert TensorFlow Object Detection and Instance Segmentation Models to OpenVINO——最佳化來自於TensorFlow Hub的 使用 Resnet-50 V1的Faster R-CNN。
- Visual-language assistant with LLaVA and OpenVINO——使用LLaVA (Large Language and Vision Assistant)的端對端多模態展示。
- Subject-driven image generation and editing using BLIP Diffusion and OpenVINO——最佳化用於零樣本主題驅動的影像生成的BLIP擴散模型。
- SoftVC VITS Singing Voice Conversion and OpenVINO——最佳化以音訊作為輸入的聲音轉換模型SoftVC及VITS。
- Object segmentations with FastSAM and OpenVINO——最佳化用於目標分割的Fast Segment Anything Model (FastSAM) 模型。
- Image Generation with DeciDiffusion——最佳化用於文生圖的DeciDiffusion 1.0 模型。
- Document Visual Question Answering Using Pix2Struct and OpenVINO——利用OCR和語言模型進行多模態問答的展示。
圖 1: 文件視覺問答。
最後，我們還提供了幾個具有開箱即用、最佳化性能的流行的生成式AI的notebooks程式碼範例。
- Create an LLM-powered Chatbot using OpenVINO——在CPU和GPU上運作具有int8權重壓縮的Llama2等聊天機器人，令人印象深刻的是，它將在只有24GB RAM的筆記型電腦上運作。
- Image generation with Latent Consistency Model and OpenVINO——用低得多的電腦資源實現卓越的影像生成。
- Generate creative QR codes with ControlNet QR Code Monster and OpenVINO——使用ControlNet和Stable Diffusion創建你自己的圖形二維碼。
圖2：使用 OpenVINO最佳化基於大語言模型的聊天機器人。
圖3：ControlNet 二維碼Monster以及OpenVINO。
新的發行管道
在這個版本中，我們繼續改善你存取和使用OpenVINO進行AI應用程式開發的方式，我們已經開發了一個Conan套裝軟體管理器。Conan允許你為大型專案執行套件管理，我們很高興看到已經有開發者對此做出的積極回應。有關如何使用OpenVINO Conan套裝軟體的更多詳細資訊，請點擊此連結。
OpenVINO是以開放源碼形式開發的，一旦在我們的初步測試中驗證了這些功能，我們的最新功能就可以在我們的主分支上獲得。因此，如果你想嘗試新功能，你可以隨時從原始程式碼自行構建我們的套件。對於pip用戶，我們透過導入openvino-nightly套件來簡化這一點；你可以使用這個每日構建的套件來嘗試最新的功能，並在我們的下一個官方版本中進行預覽！
開源貢獻對我們來說很重要！
OpenVINO已經是一個超過5年的開源專案了。最近，我們準備了一系列貢獻任務，透過對OpenVINO做出貢獻，可以更進一步幫助開發者社群圍繞AI生態系統和開源專案構建知識。這包括支援新的編譯選項和添加更多需要注意的操作等任務。歡迎查看我們在GitHub上的連結，看看有沒有你感興趣的任務。
如上所述，我們非常感謝迄今為止我們看到所有被納入的開源貢獻；我們還要公開感謝我們最近的一些貢獻者，他們是Siddhant Chauhan、rsa-10、Santhosh Mamidisetti和Mahimai Raja J.；由於你們的幫助，這個產品變得更好！
其他資源
（參考原文：Introducing OpenVINO 2023.2，by Yury Gorbachev — Intel Fellow, OpenVINO Product Architecture)
- OpenVINO 2023.2版本發佈：讓生成式AI在實際場景中更易用 - 2023/11/22
- 一步到位：利用OpenVINO實現LCM高速影像生成 - 2023/11/17
- OpenVINO 2023.1版本問世: 在邊緣端賦能生成式AI - 2023/10/13
