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蓬莱网站建设,做一个简单的网站,个人网页制作 个人主页,网站图片自动切换怎么做Xinference是一个强大的开源模型推理框架#xff0c;能帮你轻松地在本地或服务器上部署、管理各种AI模型#xff08;如ChatGLM、Baichuan等#xff09;。其核心优势是统一管理并支持多种主流推理引擎#xff08;如vLLM、llama.cpp#xff09;#xff0c;并提供简单易用的…Xinference是一个强大的开源模型推理框架能帮你轻松地在本地或服务器上部署、管理各种AI模型如ChatGLM、Baichuan等。其核心优势是统一管理并支持多种主流推理引擎如vLLM、llama.cpp并提供简单易用的Web界面。为了让你快速了解下表对比了主要的两种部署方式特性Docker部署 (推荐)pip本地安装核心优势环境隔离依赖简单最适合生产环境直接与宿主机Python环境交互便于深度定制适用场景标准部署、快速启动、内网/离线环境开发调试、频繁修改代码、需要直接调用其他Python库复杂度低中需自行解决依赖 部署方式详解1. Docker部署推荐尤其适合内网这是最稳定、最推荐的方式能避免复杂的本地环境问题。步骤简述拉取镜像从DockerHub拉取官方镜像镜像名xprobe/xinference。运行容器执行以下命令启动服务可按需修改端口和挂载目录docker run -d -p9997:9997 --gpus all\-v /path/to/your/models:/models\xprobe/xinference:latest\xinference-local -H0.0.0.0参数说明-p 9997:9997将容器内端口映射到宿主机。--gpus all启用GPU支持若无GPU或使用CPU版镜像可去掉。-v /path/to/your/models:/models将存放本地模型的目录挂载进容器。2. pip本地安装适合希望在Python环境中直接集成的开发者。基本步骤创建并激活虚拟环境强烈建议。安装Xinference使用pip安装完整版pip install xinference[all]。启动服务在终端执行xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9997即可。注pip安装可能会遇到llama-cpp-python或torch的版本冲突问题需要手动调整版本。 基本使用方法无论以何种方式部署成功启动后都可以通过以下步骤使用访问Web UI在浏览器打开http://你的服务器IP:9997即可进入管理界面。启动内置模型在Web界面的“Launch Model”页面从内置模型列表中选择一个如ChatGLM3点击“启动”即可。系统会自动从网络下载模型文件。启动本地模型如果你有已下载的模型文件如GGUF格式可以在启动时选择“Custom”类型并手动填写模型文件的绝对路径例如/models/llama-2-7b.Q4_K_M.gguf框架会直接加载。与模型交互模型成功运行后你可以在Web UI的“Chat”页面直接对话也可以通过其提供的兼容OpenAI的API接口进行调用。 核心使用技巧与注意事项离线/内网部署关键在内网环境务必在Docker启动命令中设置环境变量-e XINFERENCE_MODEL_SRClocal并正确挂载包含模型的本地目录。在Web UI中启动模型时选择“Custom”并填写容器内的模型路径如/models/你的模型文件.gguf。模型从哪来除了使用内置列表在线下载你还可以从Hugging Face或ModelScope等平台手动下载模型文件如.gguf,.safetensors格式然后通过上述本地模型方式加载。性能优化根据硬件选择合适的量化模型如Q4_K_M能在几乎不损失精度的情况下显著降低显存占用和提升速度。在Web UI启动时可以选择量化等级。