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深度学习模型推理部署工具包

Openvino

OpenVINO 是用于优化和部署深度学习模型的工具包，帮助开发者将已有模型转换为可运行的推理应用，并在受支持的 CPU、Intel GPU 或 Intel NPU 上执行，减少模型从训练到实际使用的部署障碍。

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Openvino

资源介绍

OpenVINO 面向需要把深度学习模型投入实际应用的开发者，而不是直接输入问题就能使用的聊天工具。它可处理来自 PyTorch、TensorFlow、ONNX 等来源的模型，并将模型转换后用于推理，省去部署时继续依赖原训练框架的需求。用户可以用它构建图像分类、语音识别、自然语言处理等应用；仓库也提供 Python 和 C++ 示例，便于参照现有流程完成首次部署。推理可面向受支持的 CPU、Intel GPU 和 Intel NPU，适合需要根据设备条件选择运行位置的项目。常见用法是在本机安装工具包，准备模型与输入数据，再转换、编译并运行推理。

应用能力

模型转换

可将 PyTorch、TensorFlow、ONNX 等来源的模型转换为 OpenVINO 可用的形式，便于将已有模型接入推理流程。

推理优化

面向计算机视觉、语音识别、生成式 AI 和自然语言处理等任务优化深度学习推理性能。

多设备推理

支持在受支持的 x86、ARM CPU，以及 Intel 集成或独立 GPU、Intel NPU 上运行推理，便于按目标设备部署。

示例辅助接入

提供 Python、C++ 示例，涵盖图像分类等任务，帮助开发者参照示例接入模型推理。

资源配置

应用版本

2026.4.1

运行环境

WindowsmacOSLinuxDocker

安装方式

命令安装包管理器安装Docker部署

依赖环境

PythonDocker

安装与使用

  1. 准备 Python 环境以及需要部署的模型；如计划使用 GPU 或 NPU，先确认目标设备受到支持。

  2. 运行 `pip install -U openvino` 安装工具包；安装后可通过导入 `openvino` 并输出版本号验证。

  3. 在程序中加载已有模型，按模型来源将其转换为 OpenVINO 模型。

  4. 选择目标设备，编译模型并传入数据执行推理；首次使用可从仓库提供的分类示例入手。

使用案例

部署图像分类模型

使用场景开发者已有 PyTorch 图像分类模型，希望在 CPU 上运行。

将模型转换为 OpenVINO 模型，指定 CPU 编译后传入图像数据进行推理；仓库 README 提供了对应的 PyTorch 转换与推理示例。

接入语音识别应用

使用场景开发者需要为应用加入自动语音识别能力。

使用 OpenVINO 部署语音识别模型并执行推理；项目列有 Whisper 语音识别示例，可作为这一场景的使用参考。

包含内容

openvino-source.zip
README-中文安装说明.md
LICENSE-Apache-2.0.txt
THIRD-PARTY-NOTICES.md
SHA256.txt