Xinference 分布式推理框架的部署

原创 已于 2025-11-09 22:37:41 修改 · 1.9k 阅读 · 11 ·
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#windows #语言模型

于 2025-01-12 11:12:26 首次发布

系列文章目录

第一章 Xinference 分布式推理框架的部署
第二章 LLaMA Factory 微调框架的部署
第三章 LLaMA Factory 微调框架数据预处理加载

文章目录

前言

随着AI模型的不断发展，AI模型的应用也越来越重要，Xinference部署则是学习的基石，本文就介绍了Xinference的模型部署与管理。

一、Xinference是什么？

Xinference 是一个专为生产环境设计的高效推理平台，致力于将机器学习模型的部署和推理过程简化并加速。它的多框架支持、性能优化、易于集成和自动化管理功能，使得开发者可以更专注于 AI 应用的业务逻辑，而无需过多关注底层细节。通过 Xinference，AI 推理服务能够更加高效、可扩展地运行，帮助企业快速实现 AI 应用的落地。

二、部署步骤

1. 安装Anaconda

1.1 Aanaconda是什么？

Anaconda 是一个开源的跨平台数据科学和机器学习开发平台，集成了 Python 和 R 的运行环境、包管理器（Conda）、环境管理工具，以及包含数百个热门的科学计算、数据分析和机器学习库（如 NumPy、Pandas、TensorFlow 等）。它提供了一个一站式解决方案，支持快速搭建虚拟环境、简化依赖管理，并预装了像 Jupyter Notebook 和 Spyder 等常用 IDE，使开发者能高效进行数据分析、建模和可视化工作。此处主要是用于各种虚拟环境和包版本的管理。

1.2 Anaconda安装步骤

1、下载安装包：https://www.anaconda.com/download/success/
2、运行下载的安装程序（.exe文件），按照提示完成安装。建议勾选“将Anaconda添加到系统环境变量中”以简化后续操作。

2. 安装Xinference

  1. 使用A
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Ollama vs Xinference: AI推理引擎对比报告
maxcode
02-05 3908
Ollama 和 Xinference 都是强大的AI推理引擎，旨在提升机器学习和深度学习模型的推理性能，但它们的应用场景、性能优化、以及支持的技术栈各自有所不同。本报告将详细比较这两者的架构、性能、应用场景、易用性、社区支持等方面，帮助开发者和企业根据自身需求选择合适的推理引擎。Ollama 适合开发者和小团队，特别是希望在本地进行推理的小型项目。其简洁易用的API和本地化推理能力，非常适合需要离线运行或本地资源有限的场景。
Xinference：一款性能强大且功能全面的大模型部署与分布式推理框架
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除了使用LLM模型的Web界面进行操作外，Xinference还提供了API接口，通过调用API接口来使用LLM模型。在API文档中，存在大量API接口，不仅有LLM模型的接口，还有其他模型(如Embedding)的接口，并且这些接口都是兼容OpenAI API的接口。通过访问来查看API文档。Xinference提供了管理模型整个生命周期的能力。
离线部署纯离线部署大模型终极指南：Xinference 内网部署全攻略，支持vLLM（零基础也能学会）
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本文详细介绍了在无网络环境下如何通过 Docker 容器实现 Xinference 大模型推理框架的离线部署。内容包括下载并保存 Docker 镜像、传输到内网服务器、加载镜像、配置启动参数以及运行大模型。文章重点解决了内网环境下模型加载和运行的技术难题，提供了完整的操作流程和参数配置说明，帮助开发者在受限网络环境中成功部署大模型服务。
自然语言处理: 第十四章Xinference部署
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02-27 4322
项目地址: Xorbitsai/inference正如同Xorbits Inference（Xinference）官网介绍是一个性能强大且功能全面的分布式推理框架。可用于大语言模型（LLM），语音识别模型，多模态模型等各种模型的推理。通过 Xorbits Inference，你可以轻松地一键部署你自己的模型或内置的前沿开源模型。无论你是研究者，开发者，或是数据科学家，都可以通过 Xorbits Inference 与最前沿的 AI 模型，发掘更多可能。介绍这个项目主要是为了后面在dify能够快速部署接入AP
Xinference部署
2403_88093328的博客
03-08 1052
首先就是确认自己的python版本，建议使用3.10及以上，太低的安装过程会比较多的问题，我这里使用的python版本是3.10，如果不是也可以在当前的环境中创建镜像，然后在镜像上面进行部署安装。经过漫长的等待后，终于安装成功，在这过程中，如果遇到报某个包没装的话，就是pip install一下，或者问问千问或者dp会有对应的具体解决办法，我这里运气很好没有报错，之前其他地方的时候遇到过。），接下来就是在一个新的服务器上部署Xinference，然后在Xinference上面部署向量化模型和重排序模型。
【语言模型】Xinference的部署过程
kewaqi618的博客
06-28 9053
根据自己的需求构建自定义的Xinference Docker镜像，包括安装特定的依赖项、配置环境变量等。这有助于你更灵活地部署和管理Xinference服务。扩展API接口：如果你需要实现自定义的API接口或扩展现有接口的功能，你可以使用Xinference提供的Python SDK或RESTful API接口进行开发。这允许你根据自己的业务需求定制服务的功能和性能。
【LLM】-13-部署Xinference平台
宣晨光
07-31 2768
Xorbits Inference (Xinference) 是一个开源平台，用于简化各种 AI 模型的运行和集成。借助 Xinference，您可以使用任何开源 LLM、嵌入模型和多模态模型在云端或本地环境中运行推理，并创建强大的 AI 应用。 聊天 & 生成 工具 视觉 嵌入 重排序 图像（实验性质） 音频（实验性质） 内置模型 大语言模型 嵌入模型 Image Models 音频模型 重排序模型 自定义模型 模型来源 集成LoRA 模型显存使用量计算
推理框架 Xinference和大模型部署（ChatGLM为例）
weixin_52514174的博客
07-04 1万+
​ Xorbits Inference（Xinference）是一个性能强大且功能全面的分布式推理框架。可用于各种模型的推理。通过 Xinference，你可以轻松地一键部署你自己的模型或内置的前沿开源模型。无论你是研究者，开发者，或是数据科学家，都可以通过 Xinference 与最前沿的 AI 模型，发掘更多可能。
Xinference分布式推理框架部署与使用指南
Xinference（Xorbits Inference）是一个专为大规模语言模型（LLM）及其他类型人工智能模型设计的分布式推理框架，其核心目标是简化大模型在生产环境中的部署流程，并提升推理效率与资源利用率。该项目不仅支持多种...
Xinference 大模型推理框架部署与应用
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linux部署Xinference 大模型推理框架，及应用，涉及两种方式部署。。。
全面指南：Xinference大模型推理框架的部署与使用
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Xinference（Xorbits Inference）是一个专为简化AI模型部署和管理而设计的分布式推理框架，支持多种模型类型和硬件环境。本文详细介绍了Xinference的核心特性、版本演进，并提供了多种部署方式的指南，包括本地部署、Docker-Compose部署和分布式集群部署，涵盖GPU和CPU环境下的配置差异。Xinference支持多模型、分布式推理、异构硬件加速，并提供多种接口和开放生态集成。最新版本v1.4.1引入了多项重要更新，如vLLM分布式推理、SGLang引擎增强和新模型支持。部
Xinference：大模型部署与分布式推理框架（一）Xinference的基本使用
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Xinference部署教程
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在本地使用RAGFlow搭建知识库时，为了数据不泄露至互联网，需要先安装模型推理框架从而便捷的部署LLM、Embeding Model和Reranke Model等模型。由于Ollama对模型只支持LLM和Embeding Model部署。而Xinferce支持不仅各种模型，还支持各种模型格式。所以选用Xinference作为RAGFlow的模型推理框架。
1-6 Dify本地私有化部署—Xinference部署和模型启动
ai8086的博客
07-07 4064
本文介绍了Xinference分布式推理框架的介绍、准备工作、镜像和单机部署、模型部署方法等方面。Xinference是一款性能强大且功能全面的分布式推理框架，专门为大规模模型推理任务设计。它通过简化模型部署流程和优化推理性能，帮助开发者在个人电脑或分布式集群中高效运行各类AI模型。文章还提供了详细的部署步骤和模型部署方法，包括使用Docker Hub拉取镜像、挂载模型目录、访问Web UI、使用UI操作启动模型等。此外，还介绍了启动模型的命令行方法，以及通过API动态加载模型的方法。
使用 Xinference 部署本地模型
洛阳泰山的博客
04-24 9395
是一款开源模型推理平台，除了支持 LLM，它还可以部署 Embedding 和 ReRank 模型，这在企业级 RAG 构建中非常关键。同时，Xinference 还提供 Function Calling 等高级功能。还支持分布式部署，也就是说，随着未来应用调用量的增长，它可以进行水平扩展。
AI智能体研发之路-工程篇（四）：大模型推理服务框架Xinference一键部署
人工智能领域博客
05-07 8437
本文简要讲述了一行代码完成Xinference本地部署以及两行代码完成Xinference分布式部署以及webui和接口调用，其中快捷部署、极为友好的webui、可配modelscope以及提供兼容OpenAI的API等诸多优点，实属良心之作。真诚的希望通过写博客的方式将自己涉猎过的大模型开源项目分享给大家，由于个人经历有限，不能保证每篇文章都写的特别深入，但尽量保证内容自己实际操作过，避免大家重复踩坑。
基于 docker 的 Xinference 全流程部署指南
黎明鱼儿
04-04 2856
Xorbits Inference (Xinference) 是一个开源平台，用于简化各种 AI 模型的运行和集成。借助 Xinference，您可以使用任何开源 LLM、嵌入模型和多模态模型在云端或本地环境中运行推理，并创建强大的 AI 应用。
xinference搭建
liuzhenghua66的博客
04-09 6570
Xorbits Inference (Xinference) 是一个开源平台，用于简化各种 AI 模型的运行和集成。借助 Xinference，您可以使用任何开源 LLM、嵌入模型和多模态模型在云端或本地环境中运行推理，并创建强大的 AI 应用。帮助文档：https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/models/index.html 运维 部署 内置模型以及调用示例：https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest
Xinference：大模型部署与分布式推理框架（四）集成LoRA、部署其他模型——视觉模型、Embedding模型、Rerank模型、图像模型
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Xinference 可以在启动 LLM 和 image 模型时连带一个 LoRA 微调模型用以辅助基础模型。
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