利用OpenVINO™高效推理MiniCPM4系列模型

2025-07-02 258

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简介： 面壁智能正式发布端侧MiniCPM 4.0 模型，实现了端侧可落地的系统级软硬件稀疏化的高效创新。

01.模型介绍

面壁智能正式发布端侧MiniCPM 4.0 模型，实现了端侧可落地的系统级软硬件稀疏化的高效创新。

面壁推出的MiniCPM 4.0系列LLM模型拥有 8B 、0.5B 两种参数规模，针对单一架构难以兼顾长、短文本不同场景的技术难题，MiniCPM 4.0-8B 采用「高效双频换挡」机制，能够根据任务特征自动切换注意力模式：在处理高难度的长文本、深度思考任务时，启用稀疏注意力以降低计算复杂度，在短文本场景下切换至稠密注意力以确保精度，实现了长、短文本切换的高效响应。

本文将介绍如何利用openvino-genai工具在本地部署MiniCPM 4.0系列模型。

02.内容列表

-环境准备

-模型下载和转换

-模型部署

第一步，环境准备

基于以下命令可以完成模型部署任务在Python上的环境安装。

该示例在以下环境中已得到验证：

硬件环境：

硬件环境：
-Intel® Core™ Ultra 7 258V
-iGPU Driver：32.0.101.6790
-NPU Driver：32.0.100.4023
-Memory: 32GB
-Intel® Core™ Ultra 9 285H
-iGPU Driver：32.0.101.6790
-NPU Driver：32.0.100.4023
-Memory: 32GB

操作系统：

操作系统：
-Windows 11 24H2 (26100.4061)
OpenVINO版本: 
-openvino 2025.2.0-dev20250520
-openvino-genai 2025.2.0.0-dev20250520
-openvino-tokenizers 2025.2.0.0-dev20250520

03.第二步，模型下载和转换

在部署模型之前，我们首先需要将原始的PyTorch模型转换为OpenVINO™的IR静态图格式，并对其进行压缩，以实现更轻量化的部署和最佳的性能表现。通过Optimum提供的命令行工具optimum-cli，我们可以一键完成模型的格式转换和权重量化任务：

optimum-cli export openvino --model <model id> --task text-generation-with-past --weight-format int4 --sym --group-size -1 --backup-precision int8_sym --trust-remote-code <model_dir >

开发者可以根据模型的输出结果，调整其中的量化参数，包括：

--model： 为模型在HuggingFace上的model id，这里我们也提前下载原始模型，并将model id替换为原始模型的本地路径，针对国内开发者，推荐使用ModelScope魔搭社区作为原始模型的下载渠道，具体加载方式可以参考ModelScope官方指南：https://www.modelscope.cn/docs/models/download
--weight-format：量化精度，可以选择fp32,fp16,int8,int4,int4_sym_g128,int4_asym_g128,int4_sym_g64,int4_asym_g64
--group-size：权重里共享量化参数的通道数量
--ratio：int4/int8权重比例，默认为1.0，0.6表示60%的权重以int4表，40%以int8表示
--sym：是否开启对称量化

此外我们建议使用以下参数对运行在NPU上的模型进行量化，以达到性能和精度的平衡。

04.第三步，模型部署

目前我们推荐是用openvino-genai来部署大语言以及生成式AI任务，它同时支持Python和C++两种编程语言，安装容量不到200MB，支持流式输出以及多种采样策略。

GenAI API部署示例

import argparse
import openvino_genai
def streamer(subword):
   print(subword, end='', flush=True)
   # Return flag corresponds whether generation should be stopped.
   return openvino_genai.StreamingStatus.RUNNING
def main():
   parser = argparse.ArgumentParser()
   parser.add_argument('model_dir')
   args = parser.parse_args()
   device = 'CPU'  # GPU can be used as well
   pipe = openvino_genai.LLMPipeline(args.model_dir, device)
   config = openvino_genai.GenerationConfig()
   config.max_new_tokens = 100
   pipe.start_chat()
   while True:
       try:
           prompt = input('question:\n')
       except EOFError:
           break
       pipe.generate(prompt, config, streamer)
       print('\n----------')
   pipe.finish_chat()
if '__main__' == __name__:
   main()

openvino-genai提供了chat模式的构建方法，通过声明pipe.start_chat()以及pipe.finish_chat()，多轮聊天中的历史数据将被以kvcache的形态，在内存中进行管理，从而提升运行效率。

chat模式输出结果示例：

编辑

05.总结

可以看到，利用openvino-genai，我们可以非常轻松地将转换后的MiniCPM 4.0模型部署在Intel的硬件平台上，从而进一步在本地构建起各类基于LLM的服务和应用。

06.参考资料

-openvino-genai 示例：https://github.com/openvinotoolkit/openvino.genai/blob/master/samples/python/text_generation/chat_sample.py
-llm-chatbot notebook示例: https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks/tree/latest/notebooks/llm-chatbot
-openvino-genai仓库：https://github.com/openvinotoolkit/openvino.genai
-魔搭社区OpenVINO™专区：https://www.modelscope.cn/organization/OpenVINO
-OpenVINO™ Model Hub：https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/openvino-toolkit/model-hub.html