https://mybryansk.ru/news/id-95160-intel-openvino-20250-novyj-uroven-dlja-generativnogo-ii
Intel OpenVINO 2025.0: новый уровень для генеративного ИИ
Расширение возможностей ИИ: Intel анонсирует OpenVINO 2025.0
Intel OpenVINO 2025.0: новый уровень для генеративного ИИ
Расширение возможностей ИИ: Intel анонсирует OpenVINO 2025.0
2025-02-16T15:01+03:00
2025-02-16T15:01+03:00
2025-02-16T15:01+03:00
/html/head/meta[@name='og:title']/@content
/html/head/meta[@name='og:description']/@content
https://mybryansk.ru/uploads/prew/inner_webp/B8MRB78JVzZelKlgmIm.WEBP
Intel представила первое крупное обновление своего флагманского продукта OpenVINO за этот год, сосредоточив внимание на улучшении производительности, расширении поддержки генеративных моделей и оптимизации работы с нейропроцессорами (NPU).Ключевым нововведением OpenVINO 2025.0 является интеграция поддержки FLUX.1, передовой модели для генерации изображений, которая теперь может эффективно функционировать на процессорах и графических ускорителях Intel через GenAI Pipeline. Это обновление дает разработчикам возможность использовать Optimum-Intel для экспорта моделей FLUX и интегрировать их с Text2ImagePipeline. Кроме того, в обновление включены функции Image2Image для трансформации изображений на основе текстовых и визуальных данных и Inpainting для замены определенных участков изображений по заданной маске.В сфере обработки текста OpenVINO 2025.0 внедрило предварительную поддержку функции декодирования поиска подсказок в LLMPipeline API, что значительно уменьшает время задержки при ответах на многократные запросы, что особенно важно для обработки больших текстов и в интерактивных приложениях. Расширена также поддержка моделей Mistral-7B-Instruct-v0.2, Qwen2.5 и новых дистилляционных моделей DeepSeek на базе LLaMA и Qwen.Значительные улучшения коснулись аппаратного ускорения: впервые OpenVINO 2025.0 поддерживает работу на NPU и интегрируется с PyTorch через torch.compile, что обеспечивает высокую производительность для моделей машинного обучения. Это позволяет OpenVINO эффективно использовать ресурсы процессоров, графических и нейропроцессоров, повышая возможности разработчиков и уменьшая вычислительные затраты, пишет pepelac.news.Эти улучшения делают OpenVINO еще более мощным инструментом для разработчиков, занимающихся генеративным ИИ, обработкой изображений и работой с нейросетями, подтверждая репутацию Intel как лидера в инновациях в области искусственного интеллекта.
Мой Брянск
info@mybryansk.ru
Мой Брянск
2025
В мире
ru-RU
Мой Брянск
info@mybryansk.ru
Мой Брянск
Мой Брянск
info@mybryansk.ru
Мой Брянск
Intel OpenVINO 2025.0: новый уровень для генеративного ИИ
Расширение возможностей ИИ: Intel анонсирует OpenVINO 2025.0
Автор:
Владислав Дегтярёв
, Редактор Фото: RusPhotoBank
Intel представила первое крупное обновление своего флагманского продукта OpenVINO за этот год, сосредоточив внимание на улучшении производительности, расширении поддержки генеративных моделей и оптимизации работы с нейропроцессорами (NPU).
Ключевым нововведением OpenVINO 2025.0 является интеграция поддержки FLUX.1, передовой модели для генерации изображений, которая теперь может эффективно функционировать на процессорах и графических ускорителях Intel через GenAI Pipeline. Это обновление дает разработчикам возможность использовать Optimum-Intel для экспорта моделей FLUX и интегрировать их с Text2ImagePipeline. Кроме того, в обновление включены функции Image2Image для трансформации изображений на основе текстовых и визуальных данных и Inpainting для замены определенных участков изображений по заданной маске.
В сфере обработки текста OpenVINO 2025.0 внедрило предварительную поддержку функции декодирования поиска подсказок в LLMPipeline API, что значительно уменьшает время задержки при ответах на многократные запросы, что особенно важно для обработки больших текстов и в интерактивных приложениях. Расширена также поддержка моделей Mistral-7B-Instruct-v0.2, Qwen2.5 и новых дистилляционных моделей DeepSeek на базе LLaMA и Qwen.
Значительные улучшения коснулись аппаратного ускорения: впервые OpenVINO 2025.0 поддерживает работу на NPU и интегрируется с PyTorch через torch.compile, что обеспечивает высокую производительность для моделей машинного обучения. Это позволяет OpenVINO эффективно использовать ресурсы процессоров, графических и нейропроцессоров, повышая возможности разработчиков и уменьшая вычислительные затраты, пишет pepelac.news.
Эти улучшения делают OpenVINO еще более мощным инструментом для разработчиков, занимающихся генеративным ИИ, обработкой изображений и работой с нейросетями, подтверждая репутацию Intel как лидера в инновациях в области искусственного интеллекта.