openvino
2024.5.0
مرحبًا بك في OpenVino ™ ، مجموعة أدوات برمجيات مفتوحة المصدر لتحسين نماذج التعلم العميقة ونشرها.
تحقق من ورقة الغش Openvino للحصول على مرجع سريع.
احصل على توزيعك المفضل لـ OpenVino أو استخدم هذا الأمر للتثبيت السريع:
pip install -U openvinoتحقق من متطلبات النظام والأجهزة المدعومة للحصول على معلومات مفصلة.
سيقوم Openvino QuickStart Meosty بالتجول في أساسيات نشر النموذج الأول.
تعرف على كيفية تحسين ونشر النماذج الشائعة مع دفاتر Openvino:
فيما يلي أمثلة رمز سهلة المتابعة توضح كيفية تشغيل استنتاج نموذج Pytorch و TensorFlow باستخدام OpenVino:
نموذج Pytorch
import openvino as ov
import torch
import torchvision
# load PyTorch model into memory
model = torch . hub . load ( "pytorch/vision" , "shufflenet_v2_x1_0" , weights = "DEFAULT" )
# convert the model into OpenVINO model
example = torch . randn ( 1 , 3 , 224 , 224 )
ov_model = ov . convert_model ( model , example_input = ( example ,))
# compile the model for CPU device
core = ov . Core ()
compiled_model = core . compile_model ( ov_model , 'CPU' )
# infer the model on random data
output = compiled_model ({ 0 : example . numpy ()})نموذج TensorFlow
import numpy as np
import openvino as ov
import tensorflow as tf
# load TensorFlow model into memory
model = tf . keras . applications . MobileNetV2 ( weights = 'imagenet' )
# convert the model into OpenVINO model
ov_model = ov . convert_model ( model )
# compile the model for CPU device
core = ov . Core ()
compiled_model = core . compile_model ( ov_model , 'CPU' )
# infer the model on random data
data = np . random . rand ( 1 , 224 , 224 , 3 )
output = compiled_model ({ 0 : data })يدعم Openvino أيضًا أجهزة CPU و GPU و NPU ويعمل مع نماذج في Tensorflow و Pytorch و Onnx و Tensorflow Lite و Paddlepaddle Model. مع OpenVino ، يمكنك إجراء تحسينات تلقائية في الأداء في وقت التشغيل المخصص لأجهزةك (الحفاظ على دقة النموذج) ، بما في ذلك: التنفيذ غير المتزامن ، ومعالجة الدُفعات ، وتوازن التوتر ، وموازنة التحميل ، والموازاة التثليرية الديناميكية ، وتحويل BF16 التلقائي ، وأكثر من ذلك.
تحقق من مستودع Openvino Awesome لاكتشاف مجموعة من مشاريع الذكاء الاصطناعى المجتمعي على أساس Openvino!
تحتوي وثائق المستخدم على معلومات مفصلة حول OpenVino ويرشدك من التثبيت من خلال تحسين ونشر النماذج لتطبيقات AI الخاصة بك.
تركز وثائق المطور على كيفية عمل مكونات Openvino وتصف عمليات البناء والمساهمة.
تحقق من إرشادات المساهمة لمزيد من التفاصيل. اقرأ قسم المشكلات الأولى الجيدة ، إذا كنت تبحث عن مكان للبدء في المساهمة. نرحب بالمساهمات من جميع الأنواع!
يمكنك طرح الأسئلة والحصول على الدعم على:
openvino على مكدس Overflow*. يقوم OpenVino ™ بجمع بيانات البرمجيات والاستخدام لغرض تحسين أدوات OpenVino ™. يتم جمع هذه البيانات مباشرة بواسطة OpenVino ™ أو من خلال استخدام Google Analytics 4. يمكنك إلغاء الاشتراك في أي وقت عن طريق تشغيل الأمر:
opt_in_out --opt_outيتوفر مزيد من المعلومات في القياس عن بعد OpenVino ™.
تم ترخيص مجموعة أدوات OpenVino ™ بموجب إصدار ترخيص Apache 2.0. من خلال المساهمة في المشروع ، فإنك توافق على شروط الترخيص وحقوق الطبع والنشر فيه وإصدار مساهمتك بموجب هذه الشروط.
* يمكن المطالبة بأسماء وعلامات تجارية أخرى كممتلكات للآخرين.
