推論服務 / 中等
OpenVINO Model Server
Serving OpenVINO IR models on Intel CPUs, Arc GPUs and NPUs with one API
一手來源用你的硬體檢查這個執行階段的適配模型選裝置或顯示卡,只顯示該執行階段在這台機器上的適配路徑。
難度中等安裝難度
平台2intel · cpu
APIOpenAI-compatible:8000
01 / 安裝與執行
安裝方式取決於作業系統。以下指令是範例或範本,請先替換佔位符並核對量化版本、檔案格式、驅動與執行環境支援;記憶體適配不保證部署成功。
- 1安裝
docker pull openvino/model_server:latest-gpu - 2啟動模型
ovms --source_model <verified-OpenVINO-IR-model> --model_repository_path /models --rest_port 8000 - 3連接你的應用
OpenAI-compatible · :8000. 除非加入驗證與網路存取控制,否則請將服務綁定到 localhost。
注意
`latest` is the Intel CPU image and `latest-gpu` adds Intel GPU/NPU; NPU execution needs a current Intel driver. Models are served as OpenVINO IR, so a checkpoint with no IR export or an unsupported architecture is not a fit. Release v2026.4.0 adds Qwen3.8-27B IR support, Eagle-3 speculative decoding and preview support for MTP and DFlash; the MTP and DFlash paths are labelled preview rather than default.
02 / 相容模型
代表性開放權重模型
Alibaba Qwen
Qwen3.8 27B
27BQ4 estimate
- 估算記憶體
- ~19.5 GB
- 上下文
- 262K native
Google
Gemma 3 1B
1BINT4 / GGUF Q4
- 估算記憶體
- ~1.4 GB
- 上下文
- 32K
Meta
Llama 3.2 3B
3BGGUF Q4
- 估算記憶體
- ~2.8 GB
- 上下文
- 128K
Alibaba Qwen
Qwen3 4B
4BGGUF Q4
- 估算記憶體
- ~3.6 GB
- 上下文
- 32K+
Google
Gemma 3 4B
4BINT4 / GGUF Q4
- 估算記憶體
- ~4.2 GB
- 上下文
- 128K
Alibaba Qwen
Qwen3 8B
8BGGUF Q4
- 估算記憶體
- ~6.8 GB
- 上下文
- 32K+