发布于 由admin

OpenVINO Python API：在 Intel 硬件上部署 AI 模型的极致优化

各位观众，各位朋友，大家好！

今天咱们来聊聊一个听起来高大上，但其实贼有意思的话题：OpenVINO Python API，以及如何在Intel硬件上把你的AI模型跑得飞起来！

你是不是经常遇到这种情况：辛辛苦苦训练了一个AI模型，在服务器上跑得欢快，一放到你的小电脑或者边缘设备上，就卡成PPT？别担心，OpenVINO就是你的救星！

啥是OpenVINO？简单来说，它就是个AI模型加速器。 想象一下，你的模型是个长跑运动员，OpenVINO就是给他穿了一双特制的跑鞋，让他跑得更快、更省力！ 尤其是在Intel家的CPU、GPU、甚至VPU上，OpenVINO能发挥出更大的威力。

为啥要用Python API？ 因为Python简单易用啊！谁不想用几行代码就搞定模型部署呢？而且，OpenVINO的Python API封装得很好，让你感觉就像在玩乐高积木一样，轻松搭建你的AI应用。

好了，废话不多说，咱们直接上干货！

第一部分：OpenVINO环境搭建与模型转换

工欲善其事，必先利其器。首先，咱们得把OpenVINO环境搭好。

  1. 安装OpenVINO Runtime：

    这部分根据你的操作系统来，OpenVINO官网有详细的教程，我就不在这里赘述了。简单来说，就是下载安装包，解压，然后设置环境变量。

  2. 安装Python API：

    pip install openvino-dev[notebooks]

    这个命令会安装OpenVINO的Python开发包，以及一些方便你学习和调试的notebooks。

  3. 模型转换：

    这是关键的一步。OpenVINO需要特定格式的模型才能进行优化。幸运的是，OpenVINO自带了一个模型转换器（Model Optimizer），支持各种主流的AI框架，比如TensorFlow、PyTorch、ONNX等等。

    举个例子，假设你有一个TensorFlow的.pb模型文件，你想把它转换成OpenVINO的.xml和.bin文件，你可以这样做：

    mo --input_model your_model.pb --output_dir output_model

    这条命令会把your_model.pb转换成output_model/your_model.xml和output_model/your_model.bin。

    敲黑板！Model Optimizer有很多参数可以调整，比如输入形状、数据类型等等。 你可以通过mo --help命令查看所有参数的详细说明。

    参数 说明
    --input_model 输入模型的路径
    --output_dir 输出模型的目录
    --data_type 模型的数据类型，比如FP32、FP16、INT8等。选择合适的数据类型可以提高性能。
    --input_shape 输入的形状。如果模型无法自动推断输入形状，你需要手动指定。
    --mean_values 输入的均值。用于归一化输入数据。
    --scale_values 输入的缩放因子。用于归一化输入数据。
    --compress_to_fp16 是否将模型压缩到FP16精度。可以减小模型大小，提高推理速度，但可能会损失一些精度。
    --reverse_input_channels 是否反转输入通道的顺序。有些模型使用BGR顺序，而有些模型使用RGB顺序。
    --transformations_config 转换配置文件的路径。可以自定义一些模型转换的规则。
    --disable_fusing 禁用模型融合。模型融合是指将多个算子合并成一个算子，可以提高推理速度。但有些情况下，禁用模型融合可能会提高精度。

第二部分：使用OpenVINO Python API进行推理

模型转换好了，接下来就是见证奇迹的时刻了！咱们用Python API把模型加载到OpenVINO Runtime，然后进行推理。

from openvino.runtime import Core

# 初始化OpenVINO Core
core = Core()

# 读取模型
model = core.read_model("output_model/your_model.xml")

# 选择推理设备
# 可以选择 'CPU', 'GPU', 'MYRIAD' (VPU) 等等
compiled_model = core.compile_model(model=model, device_name="CPU")

# 获取输入和输出节点
input_layer = compiled_model.input(0)
output_layer = compiled_model.output(0)

# 准备输入数据
import numpy as np
input_data = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype(np.float32) # 假设输入形状是 (1, 3, 224, 224)

# 进行推理
results = compiled_model([input_data])[output_layer]

# 处理输出结果
print(results)

这段代码做了以下几件事情：

  1. 初始化OpenVINO Core： 这是OpenVINO的入口点，所有操作都从这里开始。
  2. 读取模型： 把.xml文件加载到内存中。
  3. 选择推理设备： 你可以根据你的硬件选择不同的设备。CPU是最通用的选择，GPU可以加速计算密集型的模型，MYRIAD是Intel的VPU，专门为低功耗设备设计的。
  4. 获取输入和输出节点： 每个模型都有输入和输出节点，你需要知道它们的名字或者索引才能进行推理。
  5. 准备输入数据： 把你的输入数据转换成NumPy数组，并确保数据类型和形状与模型的要求一致。
  6. 进行推理： 把输入数据传给模型，然后等待结果。
  7. 处理输出结果： 模型的输出结果也是NumPy数组，你可以根据你的应用场景进行处理。

重点来了！core.compile_model()这个函数非常重要。 它可以根据你选择的设备对模型进行优化，提高推理速度。

第三部分：性能优化技巧

光能跑起来还不够，咱们还要跑得更快！这里分享几个性能优化的技巧：

  1. 选择合适的设备： 不同的设备有不同的优势。如果你的模型计算密集型很高，GPU可能更适合。如果你的模型对功耗有要求，VPU可能更适合。

  2. 量化（Quantization）： 量化是指把模型的数据类型从FP32或者FP16转换成INT8。INT8的计算速度更快，而且可以减小模型的大小。OpenVINO提供了一个后训练量化工具（Post-Training Quantization），可以自动对模型进行量化。

    from openvino.tools import pot

# 创建量化配置
config = {
   "model": "output_model/your_model.xml",
   "weights": "output_model/your_model.bin",
   "output_dir": "quantized_model",
   "preset": "performance", # 或者 "accuracy"
   "algorithms": [
       {
           "name": "DefaultQuantization",
           "params": {
               "target_device": "CPU" # 或者 "GPU"
           }
       }
   ]
}

# 运行量化工具
pot.compress(config)

    这段代码会把你的模型量化成INT8，并保存到quantized_model目录。

  3. 异步推理（Asynchronous Inference）： 异步推理是指在等待一个推理结果的同时，可以进行其他操作。这样可以提高CPU的利用率，从而提高整体性能。

    # 异步推理
infer_request = compiled_model.create_infer_request()

# 启动推理
infer_request.start([input_data])

# 做一些其他的事情
print("Doing something else...")

# 等待推理完成
infer_request.wait()

# 获取结果
results = infer_request.get_output_tensor(output_layer).data

    这段代码使用了compiled_model.create_infer_request()来创建一个推理请求，然后使用infer_request.start()来启动推理。在等待推理完成的同时，你可以做一些其他的事情。最后，使用infer_request.wait()来等待推理完成，并使用infer_request.get_output_tensor()来获取结果。

  4. 模型并发: 对于CPU推理，通常可以通过设置num_streams来控制并发量. 不同的模型最佳的num_streams的值不同，需要在实际场景中测试。

    core = Core()
model = core.read_model("output_model/your_model.xml")

# 设置CPU推理的并发量
compiled_model = core.compile_model(model=model, device_name="CPU", config={"NUM_STREAMS": "4"})

input_layer = compiled_model.input(0)
output_layer = compiled_model.output(0)

# 准备输入数据
import numpy as np
input_data = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

# 进行推理
results = compiled_model([input_data])[output_layer]

print(results)

  5. 使用benchmark_app: OpenVINO提供了一个benchmark_app，可以用来测试模型的性能。它会模拟真实场景下的推理负载，并输出各种性能指标，比如吞吐量、延迟等等。

    benchmark_app -m output_model/your_model.xml -d CPU -api sync -t 30

    这条命令会使用benchmark_app测试output_model/your_model.xml在CPU上的性能，使用同步API，运行30秒。

    benchmark_app有很多参数可以调整，你可以通过benchmark_app -h命令查看所有参数的详细说明。

    参数 说明
    -m 模型文件的路径
    -d 推理设备，比如CPU、GPU、MYRIAD等
    -api 推理API，sync表示同步API，async表示异步API
    -t 运行时间，单位是秒
    -nireq 并发请求的数量。只对异步API有效。
    -b batch size, 批处理大小。
    -shape 手动指定输入形状。
    -data_shape 指定输入数据形状.

第四部分：常见问题与解决方案

在使用OpenVINO的过程中，你可能会遇到一些问题。这里列举几个常见的问题，并提供解决方案：

  1. 模型转换失败： 模型转换失败的原因有很多，比如模型格式不支持、输入形状不正确等等。你可以查看Model Optimizer的错误日志，找到具体原因，并根据提示进行修改。
  2. 推理结果不正确： 推理结果不正确的原因可能是输入数据预处理不正确、模型量化导致精度损失等等。你可以检查你的输入数据预处理流程，或者尝试使用更高精度的数据类型。
  3. 性能没有提升： 性能没有提升的原因可能是设备选择不正确、模型没有充分优化等等。你可以尝试选择更适合的设备，或者使用性能优化技巧。

第五部分：总结与展望

OpenVINO是一个非常强大的AI模型加速器，可以帮助你在Intel硬件上部署高性能的AI应用。虽然学习曲线可能有点陡峭，但是只要你掌握了基本概念和技巧，就能把它玩得转。

未来，OpenVINO会继续发展，支持更多的AI框架和硬件设备，提供更强大的性能优化工具。相信在不久的将来，OpenVINO会成为AI模型部署的标配！

最后，送给大家一句话：AI模型部署，OpenVINO助你一臂之力！

谢谢大家！希望今天的分享对大家有所帮助。

补充：一个完整的例子：使用OpenVINO Python API部署一个图像分类模型

这里以一个简单的图像分类模型为例，演示如何使用OpenVINO Python API进行部署。

  1. 准备模型：

    这里使用一个预训练的MobileNetV2模型。你可以从TensorFlow Hub下载模型。

    # 下载MobileNetV2模型
wget https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_140_224/classification/5?tf-hub-format=compressed -O mobilenet_v2_140_224_classification_5.tar.gz
tar -zxvf mobilenet_v2_140_224_classification_5.tar.gz

# 转换为saved_model格式
import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.load_model('mobilenet_v2_140_224_classification_5')
tf.saved_model.save(model, 'mobilenet_v2_140_224_classification_5_saved_model')

  2. 模型转换：

    使用Model Optimizer将模型转换为OpenVINO的.xml和.bin文件。

    mo --saved_model_dir mobilenet_v2_140_224_classification_5_saved_model --output_dir mobilenet_v2_140_224

  3. 编写Python代码：

    from openvino.runtime import Core
import cv2
import numpy as np

# 初始化OpenVINO Core
core = Core()

# 读取模型
model = core.read_model("mobilenet_v2_140_224/saved_model.xml")

# 选择推理设备
compiled_model = core.compile_model(model=model, device_name="CPU")

# 获取输入和输出节点
input_layer = compiled_model.input(0)
output_layer = compiled_model.output(0)

# 加载图像
image = cv2.imread("your_image.jpg") # 替换成你的图片
image = cv2.resize(image, (224, 224))
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 准备输入数据
input_data = np.expand_dims(image, axis=0).astype(np.float32)
input_data = input_data / 255.0  # 归一化

# 进行推理
results = compiled_model([input_data])[output_layer]

# 处理输出结果
index = np.argmax(results)

# 读取标签
with open("imagenet_labels.txt", "r") as f:
   labels = f.readlines()

label = labels[index].strip()

print(f"The image is classified as: {label}")

    这段代码会加载一张图片，使用MobileNetV2模型进行分类，并输出分类结果。你需要将your_image.jpg替换成你的图片，并将imagenet_labels.txt替换成ImageNet的标签文件。

    ImageNet的标签文件可以在网上找到，也可以自己生成。

    这个例子只是一个简单的演示，你可以根据你的实际需求进行修改。

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注