本文介绍了如何使用 Docker 部署 Xinference 推理框架，并演示了如何启动和运行多种大模型，包括大语言模型、图像生成模型和多模态模型。还讲解了嵌入和重排模型的启动方法，为后续 Dify 调用嵌入和重排模型做为铺垫。
【解析】UnboundLocalError： local variable 'xxx' referenced before assignment在函数外部已经定义了变量n，在函数内部对该变量进行运算，运行时会遇到了这样的错误：主要是因为没有让解释器清楚变量是全局变量还是局部变量。【案例】如下代码片所示：deftest():if value == 1:a+= 1returnavalue= a = 1
本文介绍了如何使用 Docker 部署 Xinference 推理框架，并演示了如何启动和运行多种大模型，包括大语言模型、图像生成模型和多模态模型。还讲解了嵌入和重排模型的启动方法，为后续 Dify 调用嵌入和重排模型做为铺垫。
想要在Mac M2 上部署一个本地的模型。看到了这个工具Xorbits Inference（Xinference）是一个性能强大且功能全面的分布式推理框
一．基本原理 CGI：通用网关接口（Common Gateway Interface）是一个Web服务器主机提供信息服务的标准接口。通过CGI接口，Web服务器就能够获取客户端提交的信息，转交给服务器端的CGI程序进行处理，最后返回结果给客户端。组成CGI通信系统的是两部分：一部分是html页面，就是在用户端浏览器上显示的页面。另一部分则是运行在服务器上的Cgi程序。它们之间的通讯方式如
Xinference 是一个用于在边缘设备上部署机器学习模型的开源框架。它专注于优化模型的推理性能，并支持多种类型
23款 mac pro M232G内存注意，花内存比较多一些。参数规模越大，需要的内存越多。我部署了一个7B的qwen就花了16G的内存空ference的安装文档。
最近AI绘图挺火的，但是我的笔记本配置太差了，我GTX 1050TI跑一个图片要三分钟左右，所以就想到了用云服务器部署体验一下。腾讯云的GPU服务器有45元15天的，每天只要3元，体验还是不错的。服务器配置用的GN7型号，8核32G内存，显卡是NVIDIA T4，显存16G。服务器有国内的，也有国外的，出口带宽是5M，入口是100M。国内的优点是访问会快一些，缺点是安装非常慢，因为网络问题安装时有
Xinference实战指南：全面解析LLM大模型部署流程，携手Dify打造高效AI应用实践案例，加速AI项目落地进程
LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]
本文会用到博主写的一些线上脚本，如果搭建者时纯内网的话，可能需要手动压缩镜像，然后解压镜像，才能正常部署本文从GPU服务最后实现知识库搭建。
Dify.AI x Baichuan x Xinference ，使用开源产品套件构建 LLM ChatBot 应用
原创
2023-09-01 15:29:20
983阅读
