使用 Optimum-Intel 和 OpenVINO GenAI 优化和部署模型

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在端侧部署 Transformer 模型需要仔细考虑性能和兼容性。Python 虽然功能强大，但对于部署来说有时并不算理想，特别是在由 C++ 主导的环境中。这篇博客将指导您如何使用 Optimum-Intel 和 OpenVINO™ GenAI 来优化和部署 Hugging Face Transformers 模型，确保在最小依赖性的情况下进行高效的 AI 推理。

为什么使用 OpenVINO 来进行端侧部署

OpenVINO™ 最初是作为 C++ AI 推理解决方案开发的，使其非常适合在端侧设备部署中，其中最小化依赖性至关重要。随着引入 GenAI API，将大型语言模型 (LLMs) 集成到 C++ 或 Python 应用程序中变得更加简单，其特性旨在简化部署并提升性能。

第一步: 创建环境

预先准备

开始之前，请确保您的环境已正确配置了 Python 和 C++。安装必要的 Python 包:

pip install --upgrade --upgrade-strategy eager optimum[openvino]

以下是本文中使用的具体包:

transformers==4.44
openvino==24.3
openvino-tokenizers==24.3
optimum-intel==1.20
lm-eval==0.4.3

有关 GenAI C++ 库的安装，请按照此处的说明进行操作。

第二步: 将模型导出为 OpenVINO IR

Hugging Face 和 Intel 的合作促成了 Optimum-Intel 项目。该项目旨在优化 Transformers 模型在 Intel 硬件上的推理性能。Optimum-Intel 支持 OpenVINO 作为推理后端，其 API 为各种基于 OpenVINO 推理 API 构建的模型架构提供了封装。这些封装都以 OV 前缀开头，例如 OVModelForCausalLM 。除此之外，它与 🤗 Transformers 库的 API 类似。

要将 Transformers 模型导出为 OpenVINO 中间表示 (IR)，可以使用两种方法: 可以使用 Python 的 .from_pretrained() 方法或 Optimum 命令行界面 (CLI)。以下是使用这两种方法的示例:

使用 Python API

from optimum.intel import OVModelForCausalLM

model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B"
model = OVModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, export=True)
model.save_pretrained("./llama-3.1-8b-ov")

使用命令行 (CLI)

optimum-cli export openvino -m meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B ./llama-3.1-8b-ov

./llama-3.1-8b-ov 文件夹将包含 .xml 和 bin IR 模型文件以及来自源模型的所需配置文件。🤗 tokenizer 也将转换为 openvino-tokenizers 库的格式，并在同一文件夹中创建相应的配置文件。

第三步: 模型优化

在资源受限的端侧设备上运行大型语言模型 (LLMs) 时，模型优化是一个极为重要的步骤。仅量化权重是一种主流方法，可以显著降低延迟和模型占用空间。Optimum-Intel 通过神经网络压缩框架 (NNCF) 提供了仅量化权重 (weight-only quantization) 的功能，该框架具有多种专为 LLMs 设计的优化技术: 从无数据 (data-free) 的 INT8 和 INT4 权重量化到数据感知方法，如 AWQ、GPTQ、量化 scale 估计、混合精度量化等。默认情况下，超过十亿参数的模型的权重会被量化为 INT8 精度，这在准确性方面是安全的。这意味着上述导出步骤会生成具有 8 位权重的模型。然而，4 位整数的仅量化权重允许实现更好的准确性和性能的权衡。

对于 meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B 模型，我们建议结合 AWQ、量化 scale 估计以及使用反映部署用例的校准数据集进行混合精度 INT4/INT8 权重的量化。与导出情况类似，在将 4 比特仅量化权重应用于 LLM 模型时有两种选项:

使用 Python API

在 .from_pretrained() 方法中指定 quantization_config 参数。在这种情况下，应创建 OVWeightQuantizationConfig 对象，并将其设置为该参数，如下所示:

from optimum.intel import OVModelForCausalLM, OVWeightQuantizationConfig

MODEL_ID = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B"
quantization_config = OVWeightQuantizationConfig(bits=4, awq=True, scale_estimation=True, group_size=64, dataset="c4")
model = OVModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_ID, export=True, quantization_config=quantization_config)
model.save_pretrained("./llama-3.1-8b-ov")

使用命令行 (CLI)

optimum-cli export openvino -m meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B --weight-format int4 --awq --scale-estimation --group-size 64 --dataset wikitext2 ./llama-3.1-8b-ov

第四步: 使用 OpenVINO GenAI API 进行部署

在转换和优化之后，使用 OpenVINO GenAI 部署模型非常简单。OpenVINO GenAI 中的 LLMPipeline 类提供了 Python 和 C++ API，支持各种文本生成方法，并具有最小的依赖关系。

Python API 的例子

import argparse
import openvino_genai

device = "CPU" # GPU can be used as well
pipe = openvino_genai.LLMPipeline(args.model_dir, device)
config = openvino_genai.GenerationConfig()
config.max_new_tokens = 100
print(pipe.generate(args.prompt, config))

为了运行这个示例，您需要在 Python 环境中安装最小的依赖项，因为 OpenVINO GenAI 旨在提供轻量级部署。您可以将 OpenVINO GenAI 包安装到相同的 Python 环境中，或者创建一个单独的环境来比较应用程序的占用空间:

pip install openvino-genai==24.3

C++ API 的例子

让我们看看如何使用 OpenVINO GenAI C++ API 运行相同的流程。GenAI API 的设计非常直观，并提供了与 🤗 Transformers API 无缝迁移的功能。

注意: 在下面的示例中，您可以为 “device” 变量指定环境中的任何其他可用设备。例如，如果您正在使用带有集成显卡的 Intel CPU，则尝试使用 “GPU” 是一个不错的选择。要检查可用设备，您可以使用 ov::Core::get_available_devices 方法 (参考 query-device-properties)。

#include "openvino/genai/llm_pipeline.hpp"
#include <iostream>

int main(int argc, char* argv[]) {
   std::string model_path = "./llama-3.1-8b-ov";
   std::string device = "CPU" // GPU can be used as well
   ov::genai::LLMPipeline pipe(model_path, device);
   std::cout << pipe.generate("What is LLM model?", ov::genai::max_new_tokens(256));
}

自定义生成配置

LLMPipeline 还允许通过 ov::genai::GenerationConfig 来指定自定义生成选项:

ov::genai::GenerationConfig config;
config.max_new_tokens = 256;
std::string result = pipe.generate(prompt, config);

使用 LLMPipeline，用户不仅可以轻松利用各种解码算法，如 Beam Search，还可以像下面的示例中那样构建具有 Streamer 的交互式聊天场景。此外，用户可以利用 LLMPipeline 的增强内部优化，例如利用先前聊天历史的 KV 缓存减少提示处理时间，使用 chat 方法: start_chat() 和 finish_chat() (参考 using-genai-in-chat-scenario)。

ov::genai::GenerationConfig config;
config.max_new_tokens = 100;
config.do_sample = true;
config.top_p = 0.9;
config.top_k = 30;

auto streamer = [](std::string subword) {
    std::cout << subword << std::flush;
    return false;
};

// Since the streamer is set, the results will
// be printed each time a new token is generated.
pipe.generate(prompt, config, streamer);

最后你可以看到如何在聊天场景下使用 LLMPipeline:

pipe.start_chat()
for (size_t i = 0; i < questions.size(); i++) {
   std::cout << "question:\n";
   std::getline(std::cin, prompt);

   std::cout << pipe.generate(prompt) << std::endl;
}
pipe.finish_chat();

结论

Optimum-Intel 和 OpenVINO™ GenAI 的结合为在端侧部署 Hugging Face 模型提供了强大而灵活的解决方案。通过遵循这些步骤，您可以在 Python 可能不是理想选择的环境中实现优化的高性能 AI 推理，以确保您的应用在 Intel 硬件上平稳运行。

其他资源

您可以在这个教程中找到更多详细信息。
要构建上述的 C++ 示例，请参考这个文档。
OpenVINO 文档
Jupyter 笔记本
Optimum 文档

使用 Optimum-Intel 和 OpenVINO GenAI 优化和部署模型

原文链接: https://hf.co/blog/deploy-with-openvino

原文作者: Alexander, Yury Gorbachev, Ekaterina Aidova, Ilya Lavrenov, Raymond Lo, Helena, Ella Charlaix

译者: Zipxuan

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