windows系统dify接入本地非docker部署的xinference

conda activate xinference
set XINFERENCE_HEALTH_CHECK_INTERVAL=30
set XINFERENCE_HEALTH_CHECK_ATTEMPTS=18
set XINFERENCE_DISABLE_HEALTH_CHECK=1
set XINFERENCE_DISABLE_METRICS=1
set XINFERENCE_HEALTH_CHECK_TIMEOUT=30
xinference-local --host 192.168.18.135 --port 9997

直接部署xinference,不用docker容器的话,windows不支持0.0.0.0,而使用127.0.0.1,外部网络是无法访问的。

但dify是部署在docker容器中,就不是本地网络,localhost无法使用,而直接<本地ip:端口>无法连接。
我的解决方案是防火墙添加入站规则和出站规则。
步骤: 

  1. 打开“高级安全Windows Defender防火墙”。
  2. 添加入站规则:
  3. 依次选择端口,TCP,特定端口如:9997和命令中的相同,允许连接,域、专用、公用全选、名称自己命名,完成。
  4. 出站同上。

然后启动服务

conda activate xinference
set XINFERENCE_HEALTH_CHECK_INTERVAL=30
set XINFERENCE_HEALTH_CHECK_ATTEMPTS=18
set XINFERENCE_DISABLE_HEALTH_CHECK=1
set XINFERENCE_DISABLE_METRICS=1
set XINFERENCE_HEALTH_CHECK_TIMEOUT=30
xinference-local --host 192.168.18.135 --port 9997

我在命令中启动模型失败,在网页中启动,也面临以下错误

RuntimeError: [address=ip地址:20245, pid=4372] Failed to download model 'ChatTTS' after multiple retries
同样配置一下出站入站规则,即可。
如果依旧有问题可以重启电脑试试,我也不确定,因为我每次添加规则后直接重启了一下。如果不需要重启,也可行的话麻烦留个评论,谢谢。
还有命令行启动模型,依旧不行,如果有人解决,也麻烦留下评论,感谢。

参考链接

xinference实战-windows环境下安装xinference_windows 安装 xinference-优快云博客

<think>好的,我现在需要帮助用户在Ubuntu系统部署并使用Xinference本地模型。首先,我应该回顾用户提供的引用内容,看看有什么可用的信息。 根据引用[1],使用Docker可以快速部署Xinference,这可能是推荐的方法。引用[2]和[3]提到了在Ubuntu本地部署的步骤,包括安装依赖、配置虚拟环境、安装Xinference以及加载本地模型。用户希望使用本地模型,所以需要特别注意如何加载它们,而不是在线下载。 首先,我需要确定用户是否有Docker环境。如果有,使用Docker部署可能更简单。但用户可能更倾向于本地安装,所以需要分步骤指导。步骤可能包括安装系统依赖、创建Python虚拟环境、安装Xinference、启动服务,然后通过Web界面注册本地模型。 另外,引用[2]提到执行xinference-local脚本,可能需要检查是否正确安装。加载本地模型时,用户需要指定模型路径,可能需要调整配置信息,比如模型类型、规格和路径。需要注意模型格式,比如是否支持GGUF或其他格式。 可能遇到的问题包括依赖项安装失败,尤其是CUDA驱动,如果使用GPU的话。需要提醒用户确保已安装NVIDIA驱动和CUDA工具包。此外,模型文件需要提前下载并放在指定位置,否则Xinference无法加载。 还需要考虑如何接入Dify或其他应用,可能需要配置API端点。用户可能需要知道Xinference的API地址和端口,以及如何生成访问令牌。 最后,生成相关问题时要围绕部署中的常见问题、优化方法和应用场景展开,帮助用户进一步了解。</think>### 分步指南:Ubuntu系统部署接入Xinference本地模型 #### 一、环境准备 1. **安装系统依赖** ```bash sudo apt update && sudo apt install -y python3.10-venv python3-pip curl git ``` 确保系统已安装Python 3.10+,推荐使用Ubuntu 22.04 LTS版本[^3]。 2. **配置GPU驱动(可选)** 若需GPU加速,需安装NVIDIA驱动与CUDA工具包: ```bash sudo ubuntu-drivers autoinstall && sudo apt install nvidia-cuda-toolkit ``` 安装后通过`nvidia-smi`验证显卡状态[^3]。 --- #### 二、部署Xinference 1. **创建虚拟环境** ```bash python3 -m venv xinference-env source xinference-env/bin/activate ``` 2. **安装Xinference** ```bash pip install "xinference[all]" ``` 若需GPU支持,需额外安装对应版本的PyTorch(如`pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121`)。 3. **启动服务** ```bash xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9997 ``` 服务默认运行在`http://localhost:9997`,可通过`--log-file`指定日志路径[^2]。 --- #### 三、加载本地模型 1. **准备模型文件** 将下载的模型(如Qwen-7B-GGUF)存放至指定路径,例如: ```bash mkdir -p ~/models/qwen7b && wget https://example.com/qwen-7b.gguf -P ~/models/qwen7b ``` 2. **注册本地模型** 访问Web界面(`http://localhost:9997`),按以下步骤操作: - 点击`Register Model` - 填写模型信息: ```json { "model_name": "qwen-7b-custom", "model_type": "LLM", "model_format": "gguf", "model_size": "7B", "model_path": "/home/user/models/qwen7b/qwen-7b.gguf" } ``` 3. **启动模型实例** 在`Launch Model`中选择注册的模型,指定资源配额(如GPU内存),点击启动[^2]。 --- #### 四、接入应用 1. **通过API调用** 使用Python客户端访问: ```python from xinference.client import Client client = Client("http://localhost:9997") model = client.get_model("qwen-7b-custom") print(model.generate("你好,请介绍量子计算")) ``` 2. **集成到Dify等平台** 在Dify的模型设置中填写Xinference的API地址与模型UID,配置鉴权信息即可。 --- #### 常见问题解决 - **模型加载失败**:检查模型路径权限,确保`xinference`进程有读取权限 - **GPU未启用**:通过`xinference-env/bin/pip list | grep xformers`验证CUDA版本兼容性 - **端口冲突**:使用`--port`参数指定其他端口
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