Самостоятельно размещаемый интерфейс для общения с локальными моделями Ollama и API, совместимыми с OpenAI: без привязки к провайдерам, с RAG, плагинами и доступом для нескольких пользователей.
openvinotoolkit/model_server
C++-сервер инференса для генеративных AI-моделей и классических моделей глубокого обучения, оптимизированных для OpenVINO, с поддержкой OpenAI-совместимых API и KServe.
- Звёзды
- 952
- Форки
- 284
- Открытые issues
- 161
- Последний коммит
- 7 часов назад
Что это?
OpenVINO Model Server (OVMS) — это C++-сервер инференса, который предоставляет доступ к моделям машинного обучения через стандартные сетевые API. Он поддерживает LLM, vision language models, эмбеддинги, reranking, генерацию изображений и аудио через OpenAI-совместимые эндпоинты, а также классические модели — например, для детекции объектов, классификации и OCR — через API KServe.
Сервер работает в Docker, на Linux и Windows без контейнеров, а также в Kubernetes и OpenShift. Модели можно загружать из локального хранилища, S3, GCS, Azure Blob или Hugging Face Hub; поддерживаются версионирование и горячая перезагрузка. Инференс выполняется на CPU, интегрированных и дискретных GPU и NPU Intel с помощью OpenVINO.
Сервер поддерживает форматы моделей TensorFlow, ONNX, PaddlePaddle и OpenVINO IR, а также графы MediaPipe и узлы выполнения Python для построения пайплайнов. Также доступны метрики, совместимые с Prometheus, и C API для встраивания в нативные приложения.
Ключевые возможности
- 01OpenAI-совместимые эндпоинты для чата, эмбеддингов, генерации изображений и аудио
- 02API KServe для инференса классических моделей
- 03Непрерывная пакетная обработка, потоковая передача и спекулятивное декодирование для LLM
- 04Версионирование моделей и горячая перезагрузка из локального, облачного хранилища или Hugging Face
- 05Графы MediaPipe и узлы Python для многоэтапных пайплайнов
- 06Метрики, совместимые с Prometheus
Сценарии использования
- Запуск локальной LLM на оборудовании Intel с доступом через OpenAI-совместимый API
- Развёртывание классических моделей компьютерного зрения, например для детекции или OCR, в Kubernetes
- Запуск компонентов RAG, таких как модели эмбеддингов и reranking, на CPU или GPU
- Встраивание инференса моделей в нативное приложение на C++ через C API
Быстрый старт
- 1
Загрузите последнюю версию Docker-образа OpenVINO Model Server
docker pull openvino/model_server:latest - 2
Запустите сервер с LLM с помощью команды Docker из раздела Serve an LLM в README
Что важно знать
- Официально поддерживаются только Linux и Windows; macOS не упоминается.
- Аппаратное ускорение через OpenVINO ориентировано на оборудование Intel (CPU, GPU, NPU).
Темы
Частые вопросы
- Что такое model_server?
- C++-сервер инференса для генеративных AI-моделей и классических моделей глубокого обучения, оптимизированных для OpenVINO, с поддержкой OpenAI-совместимых API и KServe. OpenVINO Model Server (OVMS) — это C++-сервер инференса, который предоставляет доступ к моделям машинного обучения через стандартные сетевые API. Он поддерживает LLM, vision language models, эмбеддинги, reranking, генерацию изображений и аудио через OpenAI-совместимые эндпоинты, а также классические модели — например, для детекции объектов, классификации и OCR — через API KServe.
- model_server можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- model_server распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- model_server всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в model_server — 21 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать model_server?
- Запуск локальной LLM на оборудовании Intel с доступом через OpenAI-совместимый API Развёртывание классических моделей компьютерного зрения, например для детекции или OCR, в Kubernetes Запуск компонентов RAG, таких как модели эмбеддингов и reranking, на CPU или GPU Встраивание инференса моделей в нативное приложение на C++ через C API
- Как установить model_server?
- Загрузите последнюю версию Docker-образа OpenVINO Model Server: docker pull openvino/model_server:latest Запустите сервер с LLM с помощью команды Docker из раздела Serve an LLM в README
- Где скачать model_server?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/openvinotoolkit/model_server
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Open-source инфраструктура для запуска сгенерированного ИИ кода в изолированных облачных песочницах с JavaScript- и Python SDK.
Набор инструментов для сжатия, развёртывания и обслуживания LLM и vision-language моделей с движками инференса TurboMind и PyTorch.
Открытый прокси для ИИ-агентов, который обеспечивает безопасность, наблюдаемость и управление трафиком к LLM, MCP-инструментам и между агентами.
Локальный inference-сервер, который через OpenAI-совместимый API обслуживает модели эмбеддингов, reranking, OCR, извлечения данных, безопасности и LLM из одного кластера.
Open source control plane на базе Envoy предоставляет приложениям единый OpenAI-совместимый API для hosted LLM-провайдеров, self-hosted inference и MCP-серверов.