LLM | Xinference 安装使用(支持CPU、Metal、CUDA推理和分布式部署)

1. 详细步骤

1.1 安装

bash 复制代码
# CUDA/CPU
pip install "xinference[transformers]"
pip install "xinference[vllm]"
pip install "xinference[sglang]"

# Metal(MPS)
pip install "xinference[mlx]"
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_METAL=on" pip install llama-cpp-python

注:可能是 nvcc 版本等个人环境配置原因,llama-cpp-python 在 CUDA 上无法使用(C/C++ 环境上是正常的),Metal 的 llama-cpp-python 正常。如需安装 flashinfer 等依赖见官方安装文档:https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/installation.html

1.2 启动

1.2.1 直接启动

简洁命令
bash 复制代码
xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9997
多参数命令

设置模型缓存路径模型来源(Hugging Face/Modelscope)

bash 复制代码
# CUDA/CPU
XINFERENCE_HOME=/path/.xinference XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9997

# Metal(MPS)
XINFERENCE_HOME=/path/.xinference XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1 xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9997

1.2.2 集群部署

通过 ifconfig 查看当前服务器IP

1.2.2.1 主服务器启动 Supervisor
bash 复制代码
# 格式
xinference-supervisor -H 当前服务器IP(主服务器IP) --port 9997

# 示例
xinference-supervisor -H 192.168.31.100 --port 9997
1.2.2.2 其他服务器启动 Worker
bash 复制代码
# 格式
xinference-worker -e "http://${主服务器IP}:9997" -H 当前服务器IP(子服务器IP)

# 示例
xinference-worker -e "http://192.168.31.100:9997" -H 192.168.31.101

注:按需添加XINFERENCE_HOMEXINFERENCE_MODEL_SRCPYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK等环境变量(启动时参数)

1.3 使用

访问 http://主服务器IP:9997/docs 查看接口文档,访问 http://主服务器IP:9997 正常使用

2. 参考资料

2.1 Xinference

2.1.1 部署文档
本地运行 Xinference

https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/using_xinference.html#run-xinference-locally

集群中部署 Xinference

https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/using_xinference.html#deploy-xinference-in-a-cluster

2.1.2 安装文档
官方页面

https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/installation.html

Transformers 引擎

https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/installation.html#transformers-backend

vLLM 引擎

https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/installation.html#vllm-backend

Llama.cpp 引擎

https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/installation.html#llama-cpp-backend

MLX 引擎

https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/installation.html#mlx-backend

3. 资源

3.1 Xinference

3.1.1 GitHub
官方页面

https://github.com/xorbitsai/inference

https://github.com/xorbitsai/inference/blob/main/README_zh_CN.md

3.1.2 安装文档
SGLang 引擎

https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/installation.html#sglang-backend

其他平台(在昇腾 NPU 上安装)

https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/installation.html#other-platforms

https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/installation_npu.html#installation-npu

相关推荐
Hi202402172 小时前
支持OCR和AI解释的Web PDF阅读器:解决大文档阅读难题
pdf·flask·llm·ocr·阅读器
中等生2 小时前
ReAct: 减少 LLM 幻觉,提升准确度
llm·openai·ai编程
智泊AI2 小时前
NLP是什么?一文带你搞懂“自然语言处理(NLP)”看这篇就够了!
llm
harykali3 小时前
Datawhale AI夏令营:Baseline与调优
性能优化·llm
charlee4415 小时前
PandasAI连接LLM进行智能数据分析
ai·数据分析·llm·pandasai·deepseek
EdisonZhou16 小时前
多Agent协作入门:群聊编排模式
llm·aigc·.net core
SEO_juper19 小时前
企业级 AI 工具选型报告:9 个技术平台的 ROI 对比与部署策略
人工智能·搜索引擎·百度·llm·工具·geo·数字营销
同志们21 小时前
LiteLLM Go: 多平台LLM客户端统一接口实现
llm·go
Q同学21 小时前
SciMaster:无需微调,在人类最后考试上刷新 SOTA
人工智能·llm·agent
聚客AI1 天前
🚀深度解析Agentic RAG:如何突破模型的知识边界
人工智能·llm·掘金·日新计划