Windows下启动Xinference报错 RuntimeError: Cluster is not available after multiple attempts

最新推荐文章于 2025-05-12 10:18:31 发布
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#语言模型 #人工智能 #机器学习

启动命令：

 xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9997

报错：

原因时启动命令使用的时linux的启动方式，Windows 上不支持用 0.0.0.0 启动，应使用 IP。

修改启动命令如下即可：

xinference-local --host 127.0.0.1 --port 9997

TZfool
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启动xinference报错RuntimeError: Cluster is not available after multiple attempts
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windows不支持0.0.0.需要使用127.0.0.1 ip的方式。
windows 10下安装xinference，以及RuntimeError: Cluster is not available after multiple attempts错误解决
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如果需要使用 Xinference 进行模型推理，可以根据不同的模型指定不同的引擎。xinference支持的推理引擎包括：Transformers 引擎、vLLM 引擎、Llama.cpp 引擎、SGLang 引擎、MLX 引擎等。建议根据当前使用的硬件手动安装依赖，从而获得最佳的加速效果。PyTorch(transformers) 引擎支持几乎有所的最新模型，这是 Pytorch 模型默认使用的引擎。出现这个报错的原因是启动命令使用的时linux的启动方式，如果正常导入，说明安装成功。
win10部署xinference遇到的问题
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通过该命令，可一键下载安装。先在macOS上一键部署，中途没有遇到任何障碍，奈何模型太大，mac的内存不够又配了一遍win10，然而在win10环境下，这条命令。
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在Windows本地部署Xinference时，遇到了ChatTTS模型报错问题。经排查，发现错误源于torch.serialization模块中FILE_LIKE属性命名不一致，应改为FileLike。解决方案是修改ChatTTS项目包中相关代码，或将每次报错位置的文件进行相应更改。部署Xinference的步骤包括创建conda环境、安装依赖并启动服务。若遇到启动问题，可通过设置健康检查参数解决。运行多个模型时，需使用--gpu-idx参数指定不同GPU。参考链接提供了详细的安装与使用指南。
本地部署知识库——大模型框架xinference的本地架设
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断断续续也研究了1个来月了，期间还遭遇了docker被ban的惨剧，导致我一个新手要开始学习这种繁琐的本地开发步骤，目前还未感受到这样做的优点，但是看很多技术大佬都是这样做的，相信有它的道理吧。这一系列陆续会涉及以下内容：1.大模型框架xinference的本地架设2.知识库管理软件fastgpt、dify、maxkb、langchain chatchat、ragflow的架设和使用3.各类大模型的尝试（主要是笔记本性能有限，只能不断尝试最适合自己的）
xinference 安装（http导致错误解决）
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大语言模型推理系列-Xinference企业级大语言模型部署
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Xinference 是针对生成式 AI 场景度身定制的能力全面的推理服务平台。功能覆盖算力、模型和高可用可观测的企业级能力。对于个人开发者还是企业来说都十分的好用。
大模型框架xinference的本地安装注意事项
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这时候你在浏览器打开http://host-ip:9997/应该可以看到xinference的界面了。根据系统选择官方编译后的whl下载进行离线安装。这样，下载源就换为阿里的源了，同时服务也开启了。
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【大模型】Xinference的安装和部署
magic_ll的博客
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