llama3.2部署

### 部署 Llama 3.2 模型

#### 安装必要依赖项
为了成功部署 Llama 3.2，需先安装一系列必要的 Python 库。这可以通过执行以下命令来完成：

python -m pip install --upgrade pip
pip install -U --pre openvino-genai openvino openvino-tokenizers[transformers] --extra-index-url https://storage.openvinotoolkit.org/simple/wheels/nightly
pip install --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu "git+https://github.com/huggingface/optimum-intel.git"
pip install "git+https://github.com/openvinotoolkit/nncf.git"
pip install "onnx<=1.16.1"

这些库提供了支持模型转换、优化以及推理所需的功能[^3]。

#### 导出与下载 Llama 3.2 模型
使用神经网络压缩框架 (NNCF)，可以有效地下载并导出 Llama 3.2 至所需的格式以便后续处理。具体操作涉及调用特定函数或脚本来获取预训练权重文件，并将其保存到本地磁盘上供进一步应用开发使用。

#### 设置环境变量
对于某些情况下可能还需要配置相应的环境变量以确保最佳性能表现。例如，在 Windows 平台上建议设置 `OV_CPU_THREADS_NUM` 来控制线程数量从而提高效率[^2]。

#### 运行示例代码
OpenVINO™ 提供了一套完整的工具链用于加速 AI 推理过程中的计算密集型任务。通过利用其内置的 GenAI API 可以轻松实现对大型语言模型如 Llama 3.2 的高效管理和服务化部署。官方文档中给出了详细的实例说明帮助开发者快速入门。