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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. 1
    安裝docker pull openvino/model_server:latest-gpu
  2. 2
    啟動模型ovms --source_model <verified-OpenVINO-IR-model> --model_repository_path /models --rest_port 8000
  3. 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+