基于Windows11的Xinference安装方法简介

基于Windows11的Xinference安装方法简介

快速启动命令:

conda activate D:\cwgis_AI\xinference

xinference-local --host 192.168.1.82 --port 9997

bash 复制代码
conda activate D:\cwgis_AI\xinference
xinference-local --host 192.168.1.82 --port 9997

http://192.168.1.82:9997

http://127.0.0.1:9997

conda deactivate

bash 复制代码
conda deactivate

一、基础安装
conda安装

下载anaconda 2022.10 window-x86-x64.exe
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=A

设置系统Path

bash 复制代码
path+=
D:\ProgramData\Anaconda3
D:\ProgramData\Anaconda3\Scripts
D:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin
D:\ProgramData\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin

查看版本:

conda --version

python

bash 复制代码
conda --version
python

cuda安装

安装cuda和cudnn环境前:先要安装和升级显卡驱动程序

注意查看cuda或cudnn开发者库有没有安装,其显著特征就是:

bash 复制代码
有没有目录路径 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit

cuda下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

我选择的是版本11.7版本

nvcc -V #测试是否安装成功

bash 复制代码
C:\Users\Administrator>nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Jun__8_16:59:34_Pacific_Daylight_Time_2022
Cuda compilation tools, release 11.7, V11.7.99
Build cuda_11.7.r11.7/compiler.31442593_0

检查该计算机适配的CUDA版本:向下兼容

方法一:命令行输入nvidia-smi

bash 复制代码
NVIDIA-SMI 572.70                 Driver Version: 572.70         CUDA Version: 12.8
NVIDIA GeForce GTX 1080           832MiB /   8192MiB

CUDNN的安装

下载地址:
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

必须注册后下载cuda11版本 8.9的window版本

cudnn-windows-x86_64-8.9.4.25_cuda11-archive.zip

(就是将解压后得到的的bin ,include 和lib文件夹分别复制到cuda安装路径下与cuda的bin ,include 和lib文件夹合并)

国内镜像源配置

通过win+R输入cmd进入命令行,通过输入下面命令配置为清华源:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

二、xinference安装

先创建python环境

bash 复制代码
conda env list
conda remove -p D:\cwgis_AI\xinference --all

创建独立python空间

D:\cwgis_AI\xinference>

bash 复制代码
conda create --prefix=D:\cwgis_AI\xinference  python=3.10

激活环境

D:\cwgis_AI\xinference>

bash 复制代码
conda activate D:\cwgis_AI\xinference

安装基础库

bash 复制代码
安装C++ MSVC V143 Build Tool工具 (C++桌面开发) vs2019/2022安装工具中添加/修改
conda config --add channels conda-forge
python -m pip install --upgrade pip
pip install wheel  
pip install --use-pep517 vllm

安装xinference

bash 复制代码
pip install "xinference[transformers]" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install sentence-transformers

更改Xinference下载模型存储目录方法

启动前添加系统变量XINFERENCE_HOME

等于下载模型另存为目录地址:

D:\cwgis_AI\XINFERENCE_HOME

bash 复制代码
启动前添加系统变量  XINFERENCE_HOME
D:\cwgis_AI\XINFERENCE_HOME

启动xinference服务 Xinference启动

运行以下命令启动Xinference:

(D:\cwgis_AI\xinference) D:\cwgis_AI\xinference>

xinference-local --host 192.168.1.82 --port 9997

bash 复制代码
xinference-local --host 192.168.1.82 --port 9997
xinference-local --host 127.0.0.1 --port 9997

查看运行界面:

bash 复制代码
http://192.168.1.82:9997
http://127.0.0.1:9997

Xinference主界面

dify中添加Xinference中bce-reranker-base_v1模型方法

本blog地址:https://blog.csdn.net/hsg77

相关推荐
IT_陈寒5 分钟前
SpringBoot3踩坑实录:一个@Async注解让我多扛了5000QPS
前端·人工智能·后端
_Meilinger_14 分钟前
碎片笔记|生成模型原理解读:AutoEncoder、GAN 与扩散模型图像生成机制
人工智能·生成对抗网络·gan·扩散模型·图像生成·diffusion model
Listennnn37 分钟前
BEV query 式图片点云视觉特征融合
人工智能
DS-RAG1 小时前
万方智能体投票火热进行中~
人工智能
semantist@语校1 小时前
语校网500所里程碑:日本语言学校数据库的标准化与可追溯机制
大数据·数据库·人工智能·百度·语言模型·oracle·github
key061 小时前
《数据出境安全评估办法》企业应对策略
网络·人工智能·安全
key062 小时前
数据安全能力成熟度模型 (DSMM) 核心要点
大数据·人工智能
山海青风2 小时前
藏语自然语言处理入门 - 3 找关键词
人工智能·自然语言处理
Java与Android技术栈2 小时前
AI Coding 让我两天完成图像编辑器 Monica 的国际化与多主题
人工智能
wwwzhouhui2 小时前
85-dify案例分享-不用等 OpenAI 邀请,Dify+Sora2工作流实测:写实动漫视频随手做,插件+教程全送
人工智能·音视频·sora2