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标题: Docker本地部署大模型集成框架Xinference [打印本页]

作者: 链载Ai 时间: 昨天 13:17
标题: Docker本地部署大模型集成框架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。

说人话：Xinference是一款模型部署框架，可以一键部署想要的开源大模型。

Xinference能做什么

准备工作

Xinference 使用 GPU 加速推理，该镜像需要在有 GPU 显卡并且安装

CUDA 的机器上运行。
保证 CUDA 在机器上正确安装。可以使用nvidia-smi检查是否正确运行。
镜像中的 CUDA 版本为12.4。为了不出现预期之外的问题，请将宿主机的 CUDA 版本和 NVIDIA Driver 版本分别升级到12.4和550以上。

Docker 镜像

当前，可以通过两个渠道拉取 Xinference 的官方镜像。1. 在 Dockerhub 的xprobe/xinference仓库里。2. Dockerhub 中的镜像会同步上传一份到阿里云公共镜像仓库中，供访问 Dockerhub 有困难的用户拉取。拉取命令：dockerpullregistry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xprobe_xinference/xinference:<tag>。目前可用的标签包括：

nightly-main: 这个镜像会每天从 GitHub main 分支更新制作，不保证稳定可靠。
v<releaseversion>: 这个镜像会在 Xinference 每次发布的时候制作，通常可以认为是稳定可靠的。
latest: 这个镜像会在 Xinference 发布时指向最新的发布版本
对于 CPU 版本，增加-cpu后缀，如nightly-main-cpu。

自定义镜像

如果需要安装额外的依赖，可以参考xinference/deploy/docker/Dockerfile（https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/using_docker_image.html）。请确保使用 Dockerfile 制作镜像时在 Xinference 项目的根目录下。比如：

gitclonehttps://github.com/xorbitsai/inference.gitcdinferencedockerbuild--progress=plain-ttest-fxinference/deploy/docker/Dockerfile.

使用镜像

你可以使用如下方式在容器内启动 Xinference，同时将 9997 端口映射到宿主机的 9998 端口，并且指定日志级别为 DEBUG，也可以指定需要的环境变量。

dockerrun-eXINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope-p9998:9997--gpusallxprobe/xinference:v<your_version>xinference-local-H0.0.0.0--log-leveldebug

警告

--gpus必须指定，正如前文描述，镜像必须运行在有 GPU 的机器上，否则会出现错误。
-H0.0.0.0也是必须指定的，否则在容器外无法连接到 Xinference 服务。
可以指定多个-e选项赋值多个环境变量。

当然，也可以运行容器后，进入容器内手动拉起 Xinference。

挂载模型目录

默认情况下，镜像中不包含任何模型文件，使用过程中会在容器内下载模型。如果需要使用已经下载好的模型，需要将宿主机的目录挂载到容器内。这种情况下，需要在运行容器时指定本地卷，并且为 Xinference 配置环境变量。

dockerrun-v</on/your/host>:</on/the/container>-eXINFERENCE_HOME=</on/the/container>-p9998:9997--gpusallxprobe/xinference:v<your_version>xinference-local-H0.0.0.0

上述命令的原理是将主机上指定的目录挂载到容器中，并设置XINFERENCE_HOME环境变量指向容器内的该目录。这样，所有下载的模型文件将存储在您在主机上指定的目录中。您无需担心在 Docker 容器停止时丢失这些文件，下次运行容器时，您可以直接使用现有的模型，无需重复下载。

如果你在宿主机使用的默认路径下载的模型，由于 xinference cache 目录是用的软链的方式存储模型，需要将原文件所在的目录也挂载到容器内。例如你使用 huggingface 和 modelscope 作为模型仓库，那么需要将这两个对应的目录挂载到容器内，一般对应的 cache 目录分别在 <home_path>/.cache/huggingface 和 <home_path>/.cache/modelscope，使用的命令如下：

dockerrun\-v</your/home/path>/.xinference:/root/.xinference\-v</your/home/path>/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface\-v</your/home/path>/.cache/modelscope:/root/.cache/modelscope\-p9997:9997\--gpusall\xprobe/xinference:v<your_version>\xinference-local-H0.0.0.0

开始部署：

mkdir/data/xinference&cd/data/xinferencedockerrun-d--privileged--gpusall--restartalways\-v/data/xinference/.xinference:/root/.xinference\-v/data/xinference/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface\-v/data/xinference/.cache/modelscope:/root/.cache/modelscope\-p9997:9997\xprobe/xinference:v1.5.0\xinference-local-H0.0.0.0

docker run -d --privileged --gpus all --restart always -v /data/xinference/.xinference:/root/.xinference -v /data/xinference/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface -v /data/xinference/.cache/modelscope:/root/.cache/modelscope -p 9997:9997 xprobe/xinference:v1.5.0 xinference-local -H 0.0.0.0

到此Xinference部署成功，用http://ip:9997即可访问。

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