使用Xinference进行LLM推理的实战指南

最新推荐文章于 2025-05-15 22:39:15 发布
最新推荐文章于 2025-05-15 22:39:15 发布
阅读量580 收藏 6
点赞数 4
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Shell726/article/details/145314591

Xinference是一个功能强大且多用途的库，专为本地设备（甚至是笔记本电脑）提供大规模语言模型(LLM)、语音识别模型和多模态模型服务。它支持多种模型，这些模型与GGML兼容，如chatglm、baichuan、whisper、vicuna、orca等。本文将演示如何结合LangChain来使用Xinference。

技术背景介绍

随着AI模型的日益复杂和强大，如何在本地设备甚至分布式环境中高效地部署和调用这些模型成为一个重要的技术挑战。Xinference提供了一种解决方案，它允许开发者在本地或集群环境中部署和使用多种先进的AI模型。

核心原理解析

Xinference通过将模型服务化，使开发者能够方便地启动、调用和终止模型。在本地部署时，它通过命令行工具启动服务；在分布式环境中，则通过supervisor和worker的模式进行管理。

代码实现演示

安装Xinference

首先，通过PyPI安装Xinference：

%pip install --upgrade --quiet "xinference[all]"

部署Xinference

本地部
最低0.47元/天 解锁文章
PPIG564
关注
Xinference实战指南：全面解析LLM大模型部署流程，携手Dify打造高效AI应用实践案例，加速AI项目落地进程
丨汀、的博客
08-16 7423
Xinference实战指南：全面解析LLM大模型部署流程，携手Dify打造高效AI应用实践案例，加速AI项目落地进程
LLaMA 3.2 Vision 实践教程：使用 LLaMA 3.2 Vision ， LLaMA 3.2 Vision 如何集成先进的视觉感知和文本处理，实现强大的图像理解和 AI 驱动的文档分析
iCloudEnd的博客
10-01 1759
人工智能领域正在迅速发展，人们越来越重视多模态人工智能——即模型处理和理解来自多种模态（如文本和图像）的输入的能力。Meta的 LLaMA 3.2 Vision是该领域最新、最先进的创新之一。这个强大的多模态模型集成了语言和视觉，在视觉推理、文档理解和基于图像的创意应用方面提供了前所未有的能力。在本博客中，我们将探索 LLaMA 3.2 Vision 的功能、其独特的架构、性能基准，并引导您完成一个动手教程，以使用该模型执行图像文本任务。
Xinference：深度学习模型推理与优化指南
AngelCryToo的专栏
09-24 2865
Xinference 是一个专注于高效深度学习模型推理的开源工具，旨在提升推理速度和性能。它支持多种硬件后端，包括 CPU、GPU 和 FPGA，适用于不同的部署环境。Xinference 是一个强大的工具，专注于深度学习模型的推理。它与 LLaMA-Factory 在功能和应用场景上有明显区别，开发者可以根据需求选择合适的工具。希望这些信息对你有所帮助！如有其他问题，请随时询问。
全面指南：Xinference大模型推理框架的部署与使用
最新发布
黄宝良的博客
05-15 1218
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本地直接安装、打开、部署、测试模型、api调用
Zlzxzw的博客
12-21 5243
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。1、安装 卸载cmake3.31安装cmake3.21安装Xinferencepip 安装的包默认存储在C盘，后续可以考虑改一下默认的路径修改xinference部署模型的存储路径：2、打开运行 xinference-local --host 127.0
【xinference部署大模型超详细教程 gemma-it为例子】
放飞自我的coder
03-10 6757
【代码】【xinference部署大模型超详细教程 gemma-it为例子】
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
热门推荐
qq_46094651的博客
08-13 2万+
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。
【LLM大模型】2024开源项目汇总_dify chat2sql
2401_85773359的博客
08-08 2597
当大模型成本逐渐降低，可靠性提升后，这意味着越来越多的业务应用将会与 LLM 结合，为了让这种结合更加顺畅，需要有与现有来支撑 LLM 应用开发的快速开发对比说明可参考：开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。2.2 FastGPT：一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。
Dify 零代码 AI 应用开发：快速入门与实战
FrenzyTechAI的博客
07-27 1万+
Dify 支持 OpenAI 的 GPT 系列和 Anthropic 的 Claude 系列等主要模型提供商。每个模型的功能和参数各不相同，请选择适合您应用程序需求的模型提供商。您需要在使用模型提供商的 API 密钥之前，从模型提供商的官方网站获取。以下以 OpenAI 的 API 密钥为例进行说明。使用 API 密钥可以使用更多模型。如果您需要集成开源模型，Dify 也支持。例如，您可以通过 Hugging Face 或 Ollama 集成开源模型。
Xinference安装与部署大模型
niulinbiao的博客
04-15 1729
本文主要介绍Xinference框架的使用方式，使用的环境是ubantu官方教程。
xinference - 大模型分布式推理框架
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
03-19 4865
Xinference 也允许从其他模型托管平台下载模型。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。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。如果你的第1个cuda 被占用，又设置 N-GPU 为 auto，可能会报如下错误。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。模型缓存地址，我使用 modelscope 下载模型，被缓存到。
Xorbits Inference（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
积跬步，至千里。
09-13 4048
Xinference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，语音识别模型，多模态模型等各种模型的推理。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。
本地如何使用docker部署和使用Xinference
jsyzliuyu的博客
02-24 1万+
本地如何使用docker部署和使用Xinference
大模型笔记之-Xinference自定义注册模型
JunHowie的个人Blog
08-01 5425
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考"en"],"generate"],"4-bit","8-bit","none"],
【大模型实战】介绍部署框架
m0_47867638的博客
02-13 586
特性：xinference框架在支持模型数量以及各种特性上表现突出，被认为特性最全、支持模型最多。优势：能够提高模型训练和部署的效率，降低模型在部署过程中的时间和成本。链接：https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/models/builtin/llm/index.html#models-llm-index支持多种部署方式，有的模型不支持。我在部署Deepseek R1满血版的时候报错了。
Xinference安装、使用详细笔记
guoqingru0311的博客
03-24 2857
Xinference安装、使用详细笔记
Xinference：大模型部署与分布式推理框架（一）Xinference的基本使用
Code1994的博客
09-27 4928
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。
探索Xorbits Inference（Xinference）：在你自己的设备上部署强大的AI模型
aehrutktrjk的博客
10-30 930
Xinference为本地和分布式环境中的AI模型提供了简单而强大的解决方案。通过结合LangChain，你可以快速地将这些模型集成到应用程序中。Xinference官方文档LangChain使用指南多模态模型的应用。
xinference配置llm
03-08
### 如何配置 Xinference 大规模语言模型 (LLM) #### 选择并启动模型 为了使用特定的大规模语言模型，例如 `qwen2-instruct`，需先访问 Launch Model 页面下的 LANGUAGE MODELS 类目进行搜索[^3]。 #### 进入配置页面 点击所选的 LLM 模型进入详细的配置界面，在此可以指定多个参数来调整模型的行为和性能表现： - **Model Engine**: 应当选定为 Transformers。 - **Model Format**: 对于 PyTorch 用户来说，则应选取 pytorch 格式。 - **Model Size**: 可依据计算机 GPU 性能情况挑选适合大小的模型版本；对于一般用途而言可以选择较小尺寸如7B以确保流畅度。 - **Quantization**: 如果不需要特别优化则可设为 none。 - **N-GPU**: 设置参与计算工作的显卡数量，默认情况下单张即可满足需求。 - **Replica**: 控制部署实例的数量，通常保持默认值1就足够了。 完成上述设置之后保存更改并按照指引继续操作直至成功加载目标 LLM 模型。这使得像 GPT 或 BERT 等不同类型的深度学习架构能够被有效利用起来生成高质量的内容或者处理复杂任务[^1]。 ```python # 示例 Python 脚本用于调用已配置好的 Xinference LLM API 接口获取响应结果 import requests def query_llm(prompt_text): url = 'http://your_xinference_api_endpoint' headers = {'Content-Type': 'application/json'} data = {"prompt": prompt_text} response = requests.post(url, json=data, headers=headers) return response.json() result = query_llm("What is the weather like today?") print(result['response']) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值