જો તમે CPUs, GPUs, અથવા નાના એજ ઉપકરણો પર રીઅલ-ટાઇમ AI બનાવી રહ્યા છો, તો OpenVINO એક પસંદગીનું પ્લેટફોર્મ છે—ખાસ કરીને Intel હાર્ડવેર પર. પરંતુ તે એકમાત્ર વિકલ્પ નથી. તમારા મોડેલના પ્રકારો, એક્સેલરેશન લક્ષ્યો અને જમાવટની મર્યાદાઓના આધારે, કેટલાક OpenVINO વિકલ્પો ચોક્કસ હાર્ડવેર પર તેનાથી વધુ સારું પ્રદર્શન કરી શકે છે, વ્યાપક ફ્રેમવર્ક સપોર્ટ આપી શકે છે અથવા તમારી MLOps પાઇપલાઇનને સરળ બનાવી શકે છે.
આ માર્ગદર્શિકામાં, અમે શ્રેષ્ઠ OpenVINO વિકલ્પો, તેઓ શેના માટે શ્રેષ્ઠ છે અને 2025માં વિઝન, NLP અને મલ્ટિમોડલ અનુમાન માટે યોગ્ય સ્ટેક કેવી રીતે પસંદ કરવો તેનું વિશ્લેષણ કરીશું.
મજબૂત OpenVINO વિકલ્પ શું બનાવે છે?
- હાર્ડવેર-નેટીવ એક્સિલરેશન: NVIDIA, AMD, Apple Silicon, ARM અથવા વિશિષ્ટ NPUs સાથે ઊંડું સંકલન.
- લચીલું મોડેલ સપોર્ટ: ONNX, PyTorch, TensorFlow અને Stable Diffusion/LLM રનટાઇમ્સ.
- એજ-રેડીનેસ: ઓછી-લેટન્સી, ક્વોન્ટાઇઝેશન અને નાના-ફૂટપ્રિન્ટ રનટાઇમ્સ.
- પ્રોડક્શન ઓપ્સ: ડિપ્લોયબિલિટી, ઓબ્ઝર્વેબિલિટી, ઓટોસ્કેલિંગ અને A/B ટેસ્ટિંગ.
દૃશ્ય પ્રમાણે ઝડપી પસંદગીઓ
- NVIDIA-ફર્સ્ટ સ્ટેક્સ: મહત્તમ GPU થ્રુપુટ માટે TensorRT અથવા TensorRT-LLM પસંદ કરો.
- ક્રોસ-વેન્ડર પોર્ટેબિલિટી: એક્ઝિક્યુશન પ્રોવાઇડર્સ (CUDA, ROCm, DirectML, TensorRT) સાથે ONNX રનટાઇમ.
- નાના/એમ્બેડેડ ઉપકરણો: TFLite, MediaPipe, Core ML અથવા ARM NN.
- સ્કેલ પર LLM સર્વિંગ: vLLM, TensorRT-LLM અથવા ORT-GenAI સાથે ONNX રનટાઇમ.
- Apple ઇકોસિસ્ટમ: Apple Silicon એક્સિલરેશન માટે Core ML + MLX.
- એજ પર વિઝન-હેવી પાઇપલાઇન્સ: OpenCV + ONNX રનટાઇમ અથવા TFLite; ક્વોન્ટાઇઝેશનનો વિચાર કરો.
- NVIDIA TensorRT અને TensorRT-LLM
તે શા માટે વિકલ્પ છે: જો તમારા વર્કલોડ્સ NVIDIA GPUs પર ચાલે છે, તો TensorRT ગ્રાફ ઓપ્ટિમાઇઝેશન, FP8/FP16, કર્નલ ફ્યુઝન અને ડાયનેમિક શેપ્સ સાથે ઓછી-લેટન્સી અનુમાનનો સૌથી ઝડપી માર્ગ છે. TensorRT-LLM પેજ્ડ એટેન્શન અને ટેન્સર પેરેલલિઝમ સહિત અદ્યતન LLMs માટે ઑપ્ટિમાઇઝ્ડ કર્નલો અને ટૂલિંગ ઉમેરે છે.
શ્રેષ્ઠ કોના માટે: NVIDIA ડેટા સેન્ટર અને એજ GPUs પર કમ્પ્યુટર વિઝન, જનરેટિવ AI અને LLMs.
લાભો:
- NVIDIA GPUs પર ઉદ્યોગ-અગ્રણી થ્રુપુટ.
- ચુસ્ત ઇકોસિસ્ટમ સંકલન (CUDA, cuDNN, Triton Inference Server).
- પરિપક્વ INT8/FP8 ક્વોન્ટાઇઝેશન ફ્લો.
ગેરફાયદા:
- માત્ર NVIDIA; પોર્ટેબિલિટી ટ્રેડ-ઓફ્સ.
- ઓપ્ટિમાઇઝેશન પાઇપલાઇન્સ જટિલ હોઈ શકે છે.
- ONNX રનટાઇમ (ORT)
તે શા માટે વિકલ્પ છે: ORT એક્ઝિક્યુશન પ્રોવાઇડર્સનો ઉપયોગ કરીને CPUs, NVIDIA GPUs, AMD GPUs (ROCm), DirectML અને એમ્બેડેડ ઉપકરણો પર મોડેલ્સ ચલાવે છે. તે અત્યંત પોર્ટેબલ છે અને પ્રોડક્શન અનુમાન માટે વ્યાપકપણે અપનાવવામાં આવે છે.
શ્રેષ્ઠ કોના માટે: ક્રોસ-પ્લેટફોર્મ ટીમો જે ઘણા લક્ષ્યો માટે એક રનટાઇમ ઇચ્છે છે.
લાભો:
- ઘણા બેકએન્ડ્સ માટે એક મોડેલ ફોર્મેટ (ONNX).
- મજબૂત ગ્રાફ ઓપ્ટિમાઇઝેશન, ક્વોન્ટાઇઝેશન ટૂલિંગ અને LLMs માટે ORT-GenAI.
- Triton અથવા KServe સાથે સારી રીતે કામ કરે છે.
ગેરફાયદા:
- પીક પરફોર્મન્સ હજુ પણ વેન્ડર-નેટીવ સ્ટેક્સને પસંદ કરી શકે છે.
- ONNX માં રૂપાંતરણ માટે ક્યારેક મોડેલ-વિશિષ્ટ ફેરફારોની જરૂર પડે છે.
- TensorFlow Lite (TFLite)
તે શા માટે વિકલ્પ છે: મોબાઇલ અને માઇક્રો-એજ ઉપકરણો માટે યોગ્ય. TFLite 8-બીટ ક્વોન્ટાઇઝેશન, ડેલીગેટ્સ (NNAPI, GPU, Hexagon) અને કોમ્પેક્ટ રનટાઇમ પ્રદાન કરે છે.
શ્રેષ્ઠ કોના માટે: Android/iOS એપ્લિકેશન્સ, માઇક્રો-કન્ટ્રોલર્સ અને લો-પાવર એજ.
લાભો:
- નાનું ફૂટપ્રિન્ટ અને ઝડપી સ્ટાર્ટઅપ.
- ક્વોન્ટાઇઝેશન અને ડેલીગેટ્સ માટે પરિપક્વ ટૂલિંગ.
ગેરફાયદા:
- મોટા LLMs માટે ઓછું લચીલું.
- કેટલાક ઓપરેટરોને વર્કઅરાઉન્ડ્સની જરૂર પડી શકે છે.
- Apple Core ML + MLX
તે શા માટે વિકલ્પ છે: Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) માટે, Core ML અને MLX ન્યુરલ એન્જિન અને GPU નો ઉપયોગ કરીને ઑપ્ટિમાઇઝ્ડ ઓન-ડિવાઇસ અનુમાન આપે છે. ગોપનીયતા-પ્રથમ એપ્લિકેશન્સ અને ઑફલાઇન AI માટે ઉત્તમ.
શ્રેષ્ઠ કોના માટે: Mac અને iOS ડિપ્લોયમેન્ટ્સ, ઓન-ડિવાઇસ LLMs અને વિઝન.
લાભો:
- Apple હાર્ડવેર પર ઉત્તમ ઊર્જા કાર્યક્ષમતા અને ઝડપ.
- મજબૂત ડેવલપર ટૂલિંગ અને રૂપાંતરણ પાથ (coremltools).
ગેરફાયદા:
- માત્ર Apple અને મોડેલ રૂપાંતરણની સૂક્ષ્મતા.
- AMD ROCm + MIGraphX
તે શા માટે વિકલ્પ છે: જો તમારા ફ્લીટમાં AMD GPUs શામેલ છે, તો ROCm CUDA-સમાન ફાઉન્ડેશન પ્રદાન કરે છે, જ્યારે MIGraphX ફ્રેમવર્ક અને ONNX માટે ગ્રાફ કમ્પાઇલેશન અને અનુમાન ઓપ્ટિમાઇઝેશન પ્રદાન કરે છે.
શ્રેષ્ઠ કોના માટે: AMD હાર્ડવેર પર ખર્ચ-ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ GPU ક્લસ્ટર્સ.
લાભો:
- સપોર્ટેડ હાર્ડવેર પર સ્પર્ધાત્મક પ્રદર્શન.
- 2025 માં ઓપન ઇકોસિસ્ટમ ગતિ.
ગેરફાયદા:
- હાર્ડવેર સપોર્ટ મેટ્રિક્સ મહત્વપૂર્ણ છે; સુસંગતતાની ખાતરી કરો.
- OpenCV DNN + MediaPipe
તે શા માટે વિકલ્પ છે: એજ પર ક્લાસિક CV અને લાઇટ ML માટે, OpenCV નું DNN મોડ્યુલ અને Google નું MediaPipe ઓછામાં ઓછા ઓવરહેડ સાથે કાર્યક્ષમ પાઇપલાઇન્સ પ્રદાન કરે છે. રીઅલ-ટાઇમ વિડિયો, પોઝ અને ફેસ લેન્ડમાર્ક કાર્યો માટે સારું.
શ્રેષ્ઠ કોના માટે: CPU અને મોબાઇલ GPUs પર વિઝન-સેન્ટ્રિક એપ્લિકેશન્સ.
લાભો:
- હલકું, વ્યવહારુ અને વ્યાપકપણે સપોર્ટેડ.
- વિડિયો અને ઇમેજ પાઇપલાઇન્સ સાથે સરળ સંકલન.
ગેરફાયદા:
- સંપૂર્ણ ML રનટાઇમ્સ કરતાં સાંકડી ઓપરેટર કવરેજ.
- TVM (Apache TVM)
તે શા માટે વિકલ્પ છે: TVM પીક પરફોર્મન્સ માટે ઓટો-ટ્યુનિંગ સાથે ઘણા બેકએન્ડ્સ (CPUs, GPUs, એક્સિલરેટર્સ) પર ખૂબ જ ઑપ્ટિમાઇઝ્ડ કર્નલોમાં મોડેલ્સ કમ્પાઇલ કરે છે.
શ્રેષ્ઠ કોના માટે: મહત્તમ પોર્ટેબિલિટી અને ઝડપ માટે કમ્પાઇલેશન અને ટ્યુનિંગમાં રોકાણ કરવા તૈયાર ટીમો.
લાભો:
- વેન્ડર-એજ્ઞોસ્ટિક પરફોર્મન્સ ટ્યુનિંગ.
- મજબૂત સમુદાય અને શૈક્ષણિક સમર્થન.
ગેરફાયદા:
- ઊંચો શીખવાનો વળાંક અને ટ્યુનિંગ સમય.
- ARM NN + Ethos-U/NPU ટૂલચેન્સ
તે શા માટે વિકલ્પ છે: ARM-આધારિત SoCs અને માઇક્રો-NPUs માટે, ARM NN અને વેન્ડર ટૂલચેન્સ (દા.ત., Ethos) લો-પાવર ઉપકરણો પર કાર્યક્ષમ અનુમાનને સક્ષમ કરે છે.
શ્રેષ્ઠ કોના માટે: IoT, કેમેરા, રોબોટિક્સ અને બેટરી સંચાલિત ઉપયોગના કિસ્સાઓ.
લાભો:
- ARM CPUs અને NPUs માટે ઑપ્ટિમાઇઝ્ડ.
- એજ પરિસ્થિતિઓ માટે સારું ક્વોન્ટાઇઝેશન અને ઓપરેટર કવરેજ.
ગેરફાયદા:
- ઉપકરણ-વિશિષ્ટ ટૂલિંગ; પોર્ટેબિલિટી મર્યાદિત હોઈ શકે છે.
- Triton Inference Server (બેકએન્ડ્સ સાથે)
તે શા માટે વિકલ્પ છે: Triton પોતે રનટાઇમ નથી, પરંતુ તે ડાયનેમિક બેચિંગ, સમકાલીન મોડેલ એક્ઝિક્યુશન અને મેટ્રિક્સ સાથે બહુવિધ બેકએન્ડ્સ (TensorRT, ONNX રનટાઇમ, PyTorch, Python) ને ઓર્કેસ્ટ્રેટ કરે છે.
શ્રેષ્ઠ કોના માટે: મિશ્ર ફ્રેમવર્ક સાથે સ્કેલ પર પ્રોડક્શન સર્વિંગ.
લાભો:
- પ્રોડક્શન-ગ્રેડ પરફોર્મન્સ સુવિધાઓ.
- Kubernetes, ઓટોસ્કેલિંગ, A/B ટેસ્ટિંગ સાથે સારી રીતે કામ કરે છે.
ગેરફાયદા:
- ઓપરેશનલ ઓવરહેડ; તમે હજુ પણ બેકએન્ડ રનટાઇમ પસંદ કરો છો.
- vLLM
તે શા માટે વિકલ્પ છે: PagedAttention અને કાર્યક્ષમ KV કેશ મેનેજમેન્ટ સાથે ઉચ્ચ-થ્રુપુટ LLM અનુમાન માટે વિશિષ્ટ. જો તમારો OpenVINO ઉપયોગ LLMs તરફ વળી રહ્યો છે, તો vLLM ઘણીવાર સ્કેલ પર ઝડપી અને સરળ હોય છે.
શ્રેષ્ઠ કોના માટે: જનરેટિવ AI, ચેટ અને RAG પાઇપલાઇન્સ.
લાભો:
- ઉત્તમ ટોકન થ્રુપુટ અને મેમરી કાર્યક્ષમતા.
- સર્વિંગ ફ્રેમવર્ક અને એડેપ્ટર્સ સાથે સંકલિત થાય છે.
ગેરફાયદા:
- LLM-કેન્દ્રિત; સામાન્ય CV માટે નહીં.
- DeepSpeed-Inference
તે શા માટે વિકલ્પ છે: Microsoft નું DeepSpeed ખૂબ મોટા મોડેલ્સ માટે ટેન્સર/સિક્વન્સ ઓપ્ટિમાઇઝેશન, ક્વોન્ટાઇઝેશન અને અનુમાન પેરેલલિઝમ પ્રદાન કરે છે.
શ્રેષ્ઠ કોના માટે: મલ્ટિ-GPU અને મલ્ટિ-નોડ LLM ડિપ્લોયમેન્ટ્સ.
લાભો:
- વિશાળ પરિમાણ ગણતરીઓને આસાનીથી હેન્ડલ કરે છે.
- PyTorch ઇકોસિસ્ટમ્સ સાથે સંકલિત થાય છે.
ગેરફાયદા:
- ખૂબ મોટા મોડેલ્સ અને ક્લસ્ટર્સ માટે શ્રેષ્ઠ ROI.
OpenVINO વિ TensorRT: વ્યવહારિક વિભાજન
- જો તમે એજ પર Intel CPUs/iGPUs પર છો, તો OpenVINO ને હરાવવું મુશ્કેલ છે. જો તમે NVIDIA GPUs પર છો, તો TensorRT સામાન્ય રીતે થ્રુપુટ અને લેટન્સી પર જીતે છે. તે વિભાજન ઉદ્યોગનો ધોરણ છે અને બંને સ્ટેક્સ તેમના નેટીવ હાર્ડવેર માટે કેવી રીતે એન્જિનિયરિંગ કરવામાં આવ્યા છે તેની સાથે સંરેખિત થાય છે.
યોગ્ય OpenVINO વિકલ્પ કેવી રીતે પસંદ કરવો
- તમારા હાર્ડવેરથી શરૂઆત કરો:
- NVIDIA GPU: TensorRT/TensorRT-LLM, TensorRT બેકએન્ડ સાથે Triton, અથવા CUDA/TensorRT EPs સાથે ORT.
- AMD GPU: ONNX રનટાઇમ (ROCm EP), MIGraphX, TVM.
- Apple Silicon: Core ML + MLX.
- ARM એજ: TFLite, ARM NN, વેન્ડર NPUs.
- માત્ર CPU: ONNX રનટાઇમ (CPU EP), TVM, OpenCV DNN.
- મોડેલ પરિવાર સાથે મેળ કરો:
- વિઝન CNN/ટ્રાન્સફોર્મર્સ: TensorRT, ORT, TVM, TFLite, OpenCV DNN.
- LLMs: TensorRT-LLM, vLLM, ORT-GenAI, DeepSpeed-Inference.
- મલ્ટિમોડલ: ORT/TensorRT + વિશિષ્ટ પ્રી/પોસ્ટ-પ્રોસેસિંગ.
- સમજદારીપૂર્વક ઓપ્ટિમાઇઝ કરો:
- ક્વોન્ટાઇઝ: જ્યારે સ્વીકાર્ય હોય ત્યારે એજ અને LLMs માટે INT8 અથવા 4-બીટ.
- કમ્પાઇલ: કર્નલ-લેવલ વિન્સ માટે TVM અથવા વેન્ડર કમ્પાઇલર્સનો ઉપયોગ કરો.
- પ્રોફાઇલ: માત્ર થ્રુપુટ જ નહીં, વાસ્તવિક લેટન્સી (p50/p99) માપો.
- વિશ્વસનીયતા માટે પ્રોડક્શનાઇઝ કરો:
- સર્વિંગ: Triton, KServe અથવા FastAPI + ઓર્કેસ્ટ્રેશન.
- ઓબ્ઝર્વેબિલિટી: લેટન્સી હિસ્ટોગ્રામ્સ, GPU/CPU ઉપયોગ, ડ્રિફ્ટ.
- મોડેલ્સ માટે CI: રૂપાંતરણ, ક્વોન્ટાઇઝેશન અને રિગ્રેશન પરીક્ષણોને સ્વચાલિત કરો.
OpenVINO થી સામાન્ય સ્થળાંતર પાથ
- OpenVINO → ONNX રનટાઇમ: મોડેલને ONNX માં નિકાસ કરો; ન્યૂનતમ કોડ ફેરફારો સાથે રનટાઇમ સ્વેપ કરો; CUDA/ROCm/CPU EPs સાથે પરીક્ષણ કરો.
- OpenVINO → TensorRT: ONNX દ્વારા કન્વર્ટ કરો; INT8 માટે કેલિબ્રેશન ચલાવો; સર્વિંગ માટે Triton સાથે સંકલિત કરો.
- OpenVINO → TFLite (મોબાઇલ): TFLite માં કન્વર્ટ કરો; પોસ્ટ-ટ્રેનિંગ ક્વોન્ટાઇઝેશન લાગુ કરો; ડેલીગેટ્સનું પરીક્ષણ કરો.
ઉદાહરણ આર્કિટેક્ચર્સ
- એજ પર વિઝન (CPU + લો-પાવર GPU): કેમેરા → પ્રીપ્રોક → ONNX રનટાઇમ (CPU અથવા DirectML) → પોસ્ટપ્રોક → સ્ટ્રીમ.
- હાઇ-થ્રુપુટ LLM API (NVIDIA): ટોકનાઇઝર → TensorRT-LLM/vLLM → Triton → Kubernetes પર ઓટોસ્કેલ.
- Apple ઓન-ડિવાઇસ પ્રાઇવેટ AI: Core ML મોડેલ → મેટલ/ANE એક્સિલરેશન → સ્થાનિક એપ્લિકેશન લોજિક; ક્લાઉડ પર આંતરદૃષ્ટિને સિંક કરો.
નોંધનીય બાબત: જો તમે બહુવિધ રનટાઇમ્સ સાથે પ્રયોગ કરી રહ્યા છો, તો એકીકૃત વર્કફ્લો જે તમને બેકએન્ડ્સમાં લેટન્સી, મેમરી અને ચોકસાઈની તુલના કરવામાં મદદ કરે છે તે સમય બચાવી શકે છે. LLMs માટે પ્રોમ્પ્ટ એન્જિનિયરિંગને સુવ્યવસ્થિત કરતા, ડોક રન્સનો સારાંશ આપતા અથવા નમૂના ડેટાસેટ્સ સામે પરીક્ષણને સ્વચાલિત કરતા સાધનો આ વિકલ્પોમાં પુનરાવૃત્તિને વેગ આપી શકે છે.
વાસ્તવિકતા તપાસ: સમુદાયની યાદીઓ ઘોંઘાટીયા હોઈ શકે છે
રાઉન્ડઅપ પૃષ્ઠો કેટલીકવાર સંબંધિત ન હોય તેવા સાધનોને OpenVINO વિકલ્પો સાથે મિશ્રિત કરે છે. હંમેશાં ખાતરી કરો કે ઉમેદવાર વાસ્તવમાં મોડેલ ઓપ્ટિમાઇઝેશન/અનુમાન રનટાઇમને બદલે છે કે કેમ, MLOps પ્લેટફોર્મ અથવા ડેટા ટૂલ છે. જ્યારે શંકા હોય, ત્યારે તમારા ચોક્કસ મોડેલ્સ માટે હાર્ડવેર સપોર્ટ, ઓપરેટર કવરેજ અને બેંચમાર્ક પદ્ધતિની ચકાસણી કરો.
ક્રિયાશીલ આગલા પગલાં
- હાર્ડવેર લક્ષ્ય(ઓ) અને પાવર/લેટન્સી બજેટ્સ વ્યાખ્યાયિત કરો.
- લક્ષ્ય દીઠ બે ઉમેદવારો પસંદ કરો (દા.ત., NVIDIA પર TensorRT વિરુદ્ધ ORT) અને A/B પરીક્ષણ કરો.
- શરૂઆતમાં ક્વોન્ટાઇઝ કરો અને ચોકસાઈની અસરને માપો.
- રૂપાંતરણ પાઇપલાઇન્સને સ્વચાલિત કરો (ONNX નિકાસ, કેલિબ્રેશન, પેકેજિંગ).
- p50/p95/p99 અને ખર્ચ માટે મેટ્રિક્સ સાથે સર્વિંગ લેયરનો ઉપયોગ કરો.
મુખ્ય ટેકઅવે
- કોઈ એક “શ્રેષ્ઠ” OpenVINO વિકલ્પ નથી—હાર્ડવેર, મોડેલ પ્રકાર અને ઓપરેશનલ જરૂરિયાતો દ્વારા પસંદ કરો.
- NVIDIA GPUs માટે, TensorRT અને Triton બેકએન્ડ્સ સામાન્ય રીતે ટોચની પસંદગી છે.
- વ્યાપક પોર્ટેબિલિટી માટે, ONNX રનટાઇમ એક મજબૂત ડિફોલ્ટ છે.
- મોબાઇલ/એમ્બેડેડ માટે, TFLite, Core ML અને ARM NN ચમકે છે.
- LLMs માટે, TensorRT-LLM, vLLM અથવા ORT-GenAI જેવા વિશિષ્ટ સ્ટેક્સનો ઉપયોગ કરો.
FAQ
Q1: NVIDIA GPUs માટે શ્રેષ્ઠ OpenVINO વિકલ્પ શું છે?
NVIDIA હાર્ડવેર માટે, TensorRT અથવા TensorRT-LLM સામાન્ય રીતે શ્રેષ્ઠ લેટન્સી અને થ્રુપુટ આપે છે, ખાસ કરીને વિઝન અને LLM વર્કલોડ્સ માટે. તમે પોર્ટેબિલિટી માટે CUDA અથવા TensorRT એક્ઝિક્યુશન પ્રોવાઇડર્સ સાથે ONNX રનટાઇમ પણ ચલાવી શકો છો.
Q2: કયા OpenVINO વિકલ્પો એજ અને મોબાઇલ માટે શ્રેષ્ઠ છે?
TensorFlow Lite, Core ML અને ARM NN મોબાઇલ અને એમ્બેડેડ ડિપ્લોયમેન્ટ્સ માટે મજબૂત છે. CPU-કેન્દ્રિત એજ ઉપકરણો માટે, CPU અથવા DirectML એક્ઝિક્યુશન પ્રોવાઇડર સાથે ONNX રનટાઇમ એક વ્યવહારુ વિકલ્પ છે.
Q3: શું ONNX રનટાઇમ OpenVINO માટે સારો વિકલ્પ છે?
હા—ONNX રનટાઇમ એક્ઝિક્યુશન પ્રોવાઇડર્સ અને મજબૂત ગ્રાફ ઓપ્ટિમાઇઝેશન દ્વારા વ્યાપક હાર્ડવેર સપોર્ટ સાથેનો એક સર્વતોમુખી વિકલ્પ છે. પીક પરફોર્મન્સ હજુ પણ NVIDIA પર TensorRT જેવા વેન્ડર-નેટીવ સ્ટેક્સને પસંદ કરી શકે છે.
Q4: OpenVINO ને બદલે LLM અનુમાન માટે મારે શું ઉપયોગ કરવો જોઈએ?
LLMs માટે, NVIDIA માટે TensorRT-LLM, ઉચ્ચ ટોકન થ્રુપુટ માટે vLLM અથવા ORT-GenAI સાથે ONNX રનટાઇમનો વિચાર કરો. ખૂબ મોટા, મલ્ટિ-GPU ડિપ્લોયમેન્ટ્સ માટે DeepSpeed-Inference એ બીજો વિકલ્પ છે.
Q5: હું OpenVINO થી બીજા રનટાઇમ પર કેવી રીતે સ્થળાંતર કરી શકું?
તમારા મોડેલને ONNX માં નિકાસ કરો, પછી TensorRT અથવા ONNX રનટાઇમ જેવા રનટાઇમને અપનાવો અને જો જરૂરી હોય તો કેલિબ્રેશન/ક્વોન્ટાઇઝેશન ફરીથી ચલાવો. ઉત્પાદન પહેલાં ચોકસાઈ, લેટન્સી અને મેમરીની તુલના કરવા માટે એક નાનું બેંચમાર્ક હાર્નેસ બનાવો.
