OpenVINO™2025+Gradio实现Web方式部署大语言模型

OpenVINO™-GenAI开发包
OpenCV2025已经支持多种大语言模型与视觉多模态大模型的加载部署与推理生成,支持Llama2、DeepSeek、QWen等多种LLM模型的本地部署。
安装OpenVINO™-GenAI支持包:
pip install openvino-genai
Gradio开发包
Gradio是一个开源的深度网络模型部署框架,它可以轻松地创建和部署自定义神经网络模型,并在浏览器中进行训练和测试。它奉行的设计哲学极简实现AI模型的WEB部署,核心逻辑是代码即AI部署。极大地降低了构建AI应用Web界面的技术门槛。相比于传统Web开发需要的前后端分离、框架选型、复杂的部署流程。仅需几行Python代码,即可为您的机器学习模型创建一个美观且功能完备的Web界面,实现快速原型验证和演示。无需掌握HTML、CSS、JavaScript等前端技术,模型开发者可以完全专注于Python代码,无缝集成现有模型和数据处理逻辑。Gradio内置了大量专为机器学习任务设计的UI组件,如文本框、图片输入/输出、文件上传、滑块、下拉菜单、表格等,涵盖了常见的AI应用场景。
安装命令行:
pip install gradio
WEB方式部署LLM演示
这里以tiny-Llama模型为例,首先通过OpenVINO™相关API函数加载模型,然后开启对话管道,接受WEB界面输入并返回显示生成的文本结果。实现代码如下:
运行结果展示:
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