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
初次攀爬者7 小时前
ZooKeeper 实现分布式锁的两种方式
分布式·后端·zookeeper
AI周红伟1 天前
周红伟:智能体全栈构建实操:OpenClaw部署+Agent Skills+Seedance+RAG从入门到实战
大数据·人工智能·大模型·智能体
大江东去浪淘尽千古风流人物1 天前
【SLAM】GenRobot / IO-AI / Scale / Appen 能力对比表(机器人数据与闭环视角)
人工智能·机器学习·机器人·大模型·概率论·端侧部署·巨身智能
CoderJia程序员甲1 天前
GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-02-25)
人工智能·ai·大模型·github·ai教程
fish_study_csdn1 天前
LangChain学习二:LangChain使用之Model I/O
langchain·大模型·ai agent
来两个炸鸡腿1 天前
【Datawhale组队学习202602】Hello-Agents task06 框架应用开发实战
人工智能·学习·大模型·智能体
断手当码农1 天前
Redis 实现分布式锁的三种方式
数据库·redis·分布式
初次攀爬者2 天前
Redis分布式锁实现的三种方式-基于setnx,lua脚本和Redisson
redis·分布式·后端
业精于勤_荒于稀2 天前
物流订单系统99.99%可用性全链路容灾体系落地操作手册
分布式
Asher05092 天前
Hadoop核心技术与实战指南
大数据·hadoop·分布式