英特尔携手百度发布文心4.5系列开源大模型,实现OpenVINO?适配与部署
时间:2025-07-02 11:55
小编:小世评选
近日,百度在其技术生态中再次发力,正式推出了文心大模型4.5系列的开源模型。此次发布不仅展示了百度在人工智能领域的雄厚技术积累,也标志着英特尔与百度之间深厚的合作关系进一步加深。英特尔凭借其先进的OpenVINO?工具套件,实现了对文心系列大模型的高效适配和成功部署,特别是在其酷睿Ultra上,彰显了双方在推动AI技术应用方面的共同努力。
为满足日益增长的自动化与智能化需求,英特尔开发的OpenVINO?工具套件可被视为一项重磅技术,其设计旨在优化和加速深度学习模型的推理性能。OpenVINO?不仅支持跨部署,还能够充分利用英特尔硬件的强大性能,从而为各种AI应用场景提供支持,如AI PC、边缘计算以及更广泛的人工智能领域。这一的引入,使得开发者能够更加高效和灵活地进行AI模型的训练与推理。
自2021年以来,百度飞桨与英特尔OpenVINO?的合作愈加紧密。双方携手进行了深度适配,使得开发者在构建AI应用时能享受到更为强大和便捷的工具链。例如,飞桨框架下的诸多模型,如PaddleOCR、PaddleSeg以及PaddleDetection等,均已被广泛应用于金融、医疗和智能制造等各个行业。开发者不仅能通过OpenVINO?进行模型的推理和部署,还可以利用OpenVINO?的模型优化器将这些模型转化为IR格式,从而更便捷地进行后续部署。
在此次文心4.5系列大模型发布中,英特尔已经成功适配了0.3B参数量的稠密模型并在英特尔酷睿Ultra上完成部署。通过精确的适配与优化,英特尔展示了优秀的推理性能,为文心大模型的实际应用提供了坚实保障。未来,英特尔与百度将持续深化合作,适配更多文心系列模型,不断拓宽人工智能技术的应用边界,为行业提供更具创新性的解决方案。
为了帮助开发者高效部署模型,本文将详细介绍基于Python环境完成模型部署的具体步骤。在正式进行模型部署前,需将原始的PyTorch模型转换为OpenVINO?的IR静态图格式,这一过程不仅能提高模型的轻量化程度,同时有助于实现最佳的性能表现。通过Optimum工具提供的命令行工具optimum-cli,开发者能够一键完成模型格式的转换及权重量化,从而方便快捷地实现模型部署。
以下是使用optimum-cli进行模型格式转换的基本命令及参数说明:
`--model`:指向模型在HuggingFace上的ID,可提前下载并替换本地路径以供使用。对于国内开发者,推荐使用ModelScope魔搭社区作为模型下载的渠道。
`--weight-format`:设定量化精度,可选择多种格式(例如fp32、fp16、int8、int4等),开发者可根据需求选择对应的格式进行量化。
`--group-size`:设定权重共享量化参数的通道数目。
`--ratio`:设置int4/int8权重的比例,默认值为1.0,若为0.6,则表示60%的权重采用int4格式,40%的权重采用int8格式。
`--sym`:设定是否使用对称量化来减少模型的复杂性与计算量。
针对ERNIE-4.5系列的文本生成类模型,开发者可以使用Optimum-Intel来实现任务的部署与加速。Optimum-Intel通过调用OpenVINO?的runtime后端,可以在Intel的CPU和GPU上实现更高效的性能优化。同时,由于其具备良好的与Transformers库相容性,开发者可以简便地将已有的模型迁移至Optimum-Intel进行更优的运行效果。
通过此次英特尔和百度的合作,文心4.5系列开源大模型的发布不仅为业界带来了创新的AI解决方案,同时也推动了深度学习技术的普及与应用。未来,英特尔与百度将继续发扬合作精神,致力于推动人工智能领域的多元化发展,助力各行业实现智能化转型。