xinference - 大模型分布式推理框架

文章目录


关于 xinference

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。

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。


使用

1、启动 xinference

shell 复制代码
xinference-local -H 0.0.0.0 -p 8094

设置其他参数

Xinference 也允许从其他模型托管平台下载模型。可以通过在拉起 Xinference 时指定环境变量,比如,如果想要从 ModelScope 中下载模型,可以使用如下命令:

shell 复制代码
XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope xinference-local --host 0.0.0.0 --port  8094  

xinference 缓存地址:~/.xinference/cache

模型缓存地址,我使用 modelscope 下载模型,被缓存到 ~/.cache/modelscope/hub/qwen/Qwen-7B-Chat


2、加载模型

搜索,点击 chat model 设置参数,然后点击 飞机 来加载模型



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

Server error: 400 - address=0.0.0.0:46785, pid=12000 Some modules are dispatched on the CPU or the disk. Make sure you have enough GPU RAM to fit the quantized model. If you want to dispatch the model on the CPU or the disk while keeping these modules in 32-bit, you need to set load_in_8bit_fp32_cpu_offload=True and pass a custom device_map to from_pretrained. Check https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/quantization#offload-between-cpu-and-gpu for more details.

将 N-GPU 设置为 可用的cuda 就好



可以在 Running Models 中看到刚调起来的模型


3、模型交互

没有交互的 UI 界面,你可以使用代码进行交互

以下代码来自:https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/index.html

python 复制代码
client = Client("http://localhost:8094")
model = client.get_model("qwen-chat") # 填入上面的 model id
# <xinference.client.restful.restful_client.RESTfulChatModelHandle object at 0x7f203fb8e050>


# Chat to LLM
model.chat(
   prompt="What is the largest animal?",
   system_prompt="You are a helpful assistant",
   generate_config={"max_tokens": 1024}
)

得到:

json 复制代码
{
	'id': 'chat744c3bf4-e5e3-11ee-8014-ac1f6b206f62',
	'object': 'chat.completion',
	'created': 1710847556,
	'model': 'qwen-chat',
	'choices': [{
		'index': 0,
		'message': {
			'role': 'assistant',
			'content': 'The largest animal on Earth is the blue whale, which can grow up to 100 feet (30 meters) in length and weigh as much as 200 tons (90 metric tonnes). It has the biggest brain of any living creature, with an estimated volume of around 70 cubic feet (26 liters). The blue whale also has one of the strongest voices in the world, capable of producing a loud noise that can be heard over 5 miles (8 kilometers) away.'
		},
		'finish_reason': 'stop'
	}],
	'usage': {
		'prompt_tokens': 24,
		'completion_tokens': 103,
		'total_tokens': 127
	}
}

其它

报错处理 - transformer.wte.weight

KeyError: address=0.0.0.0:41435, pid=40327 'transformer.wte.weight'

如果出现这个错误,可以检查下 cuda 是否能正常被 torch 调用:

shell 复制代码
 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

伊织 2024-03-19(二)

相关推荐
aqi001 天前
15天学会AI应用开发(九)利用Chroma持久化向量数据
人工智能·python·大模型·ai编程·ai应用
aqi007 天前
15天学会AI应用开发(八)使用向量数据库实现RAG功能
人工智能·python·大模型·ai编程·ai应用
aqi008 天前
15天学会AI应用开发(七)有了大模型为什么还要引入RAG
人工智能·python·大模型·ai编程·ai应用
vivo互联网技术10 天前
CVPR 2026 | 全新强化学习框架 BeautyGRPO:重塑真实人像
算法·大模型·cvpr·影像
AndrewHZ11 天前
【LLM技术全景】大模型能力探秘:In-Context Learning与思维链(CoT)
人工智能·语言模型·大模型·llm·cot·思维链·icl
Vergelight11 天前
实战拆解|三类RAG架构差异:朴素、进阶、多轮RAG落地选型指南
架构·大模型·aigc·agent·ai产品经理·转行·ai后台设计
问道飞鱼11 天前
【大模型相关】意图识别实现方案行业分析报告
大模型·意图识别
DogDaoDao11 天前
【GitHub】CL4R1T4S:AI 系统提示词的透明革命
人工智能·python·ai·大模型·github·ai agent·cl4r1t4s
风吹夏回11 天前
RabbitMQ 核心术语 + Python pika 方法完整讲解
分布式·python·rabbitmq
小北的AI科技分享11 天前
AI算力:驱动智能时代的隐形引擎
推理··