openvino

把AI模型快速部署到英特尔硬件，推理提速数倍

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署图像生成 🍴 复刻 3541 🐛 待处理 1007 👀 关注 189

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GitHub 星标 ★ 11129

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源工具包，Apache-2.0许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

项目数据

分类图像生成

开发团队openvinotoolkit

官网地址https://docs.openvino.ai

GitHubhttps://github.com/openvinotoolkit/openvino

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源工具包，Apache-2.0许可证，完全免费，可自行部署使用。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言C++

技术栈/模型ai,computer-vision,deep-learning,deploy-ai,diffusion-models,generative-ai,good-first-issue,inference,llm-inference,natural-language-processing,nlp,openvino,optimize-ai,performance-boost,recommendation-system,speech-recognition,stable-diffusion,transformers,yolo

GitHub 星标★ 11129

上线时间2018-10-15 00:00:00

代码更新2026-11-06

仓库体积1,011.0 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数6

项目介绍

OpenVINO 是英特尔开源的 AI 推理优化与部署工具包，旨在帮助开发者将训练好的深度学习模型（如 PyTorch、TensorFlow、ONNX 等格式）高效地部署到各类硬件上，包括英特尔 CPU、集成显卡、独立显卡和神经计算棒等。它解决了 AI 模型从训练到生产部署之间的性能瓶颈和硬件适配问题，通过模型优化（如量化、剪枝）和运行时加速，显著提升推理速度并降低延迟。核心能力包括：支持广泛的模型格式转换、提供统一的推理 API、自动硬件调度、以及针对生成式 AI（如 LLM 和扩散模型）的优化。OpenVINO 特别适合在边缘设备和资源受限环境中运行 AI 应用，例如智慧城市、工业视觉和本地 AI 助手。其工具链包括模型优化器、运行时和跨平台部署库，并支持与 OpenCV 等常用库集成。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 11129

技术标签

ai computer-vision deep-learning diffusion-models generative-ai

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：库/依赖 5 步

环境要求

已安装 Python 环境，且 pip 可正常使用
网络可访问 PyPI 以安装 openvino 包
操作系统与硬件符合官方 system requirements 文档说明
如需指定硬件（CPU/GPU/NPU 等），先确认设备在 supported devices 列表中

安装与启动步骤

1确认系统与硬件要求

打开官方 system requirements 与 supported devices 文档，确认当前操作系统和硬件被支持，再开始安装。
2安装 OpenVINO

README 给出的快速安装方式，使用 -U 参数直接安装或升级到最新版本的 openvino 包。
```
pip install -U openvino
```
3验证安装结果

运行官方给的验证代码，能正常导入 openvino 并打印出版本号，说明安装成功。
```
python -c "import openvino as ov; print(ov.__version__)"
```
4按需选择发行版

若需要其他发行方式（如不同平台或离线包），按 README 指引到官方 install-openvino 页面选择对应版本。
5继续学习与集成

参考官方教程和集成文档，把 PyTorch、TensorFlow、ONNX 等模型接入 OpenVINO 推理流程。