本书从基础开始解释了深度学习模型的基本原理,然后深入探讨了OpenVINO的各个组件和功能。读者将学习如何使用OpenVINO进行模型优化、推理加速和在多种硬件上进行高效部署。实用的案例研究将贯穿全书,涵盖目标检测、自然语言处理、生成式AI与大语言模型等多个应用领域。本书以任务驱动的实战方式呈现,强调操作性和实用性。通过清晰的步骤和示例代码,读者将能够快速上手OpenVINO,并深入理解其在不同场景下的应用。同时,突出了在不同平台上部署模型的对比,以帮助读者更好地选择适合自己项目的模型优化与部署方式。本书