LLM | Xinference 安装使用(支持CPU、Metal、CUDA推理和分布式部署)
也支持多卡模型并行推理
1. 详细步骤
1.1 安装
# 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
xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9997
多参数命令
设置模型缓存路径
和模型来源(Hugging Face/Modelscope)
# 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
# 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
# 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_HOME
、XINFERENCE_MODEL_SRC
、PYTORCH_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
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