Xinference是一个可以部署本地大模型的平台,类似于ollama、localai,界面简洁操作方便,是一款很好用的本地大模型平台。 部署时可以根据自己本地的硬件条件选择部署cpu版本或者gpu版本。本文介绍使用docker方案进行部署。 cpu部署 dockerrun-d --restart=always --name=xinference \ -v /opt/xinference:/opt/xinfere...
Docker:安装并配置好Docker环境,以便利用Docker容器进行Xinference的部署和管理。 三、Xinference Docker部署 拉取Docker镜像:从Docker Hub或官方仓库拉取Xinference的Docker镜像。由于Docker镜像文件较大,拉取过程可能需要一定时间。 运行Docker容器:根据本地硬件条件(CPU或GPU),选择合适的Docker运行命令。例如,对于CPU版本...
二、Xinference Docker 部署 docker镜像文件非常大,拉取文件需要耗费很长时间。 docker pull xprobe/xinference 查看xinference docker镜像文件,目前大小为17.7GB。 root@ip-172-31-83-158:~# docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE xprobe/xinference latest 96b2be814b0f 2 days ago 17.6GB 创建...
二、Xinference Docker 部署 docker镜像文件非常大,拉取文件需要耗费很长时间。 docker pull xprobe/xinference 1. 查看xinference docker镜像文件,目前大小为17.7GB。 root@ip-172-31-83-158:~# docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE xprobe/xinference latest 96b2be814b0f 2 days ago 17.6GB ...
如何在Win11系统本地化部署Xinference? 第一步,安装docker 第二步,安装dify,并在dify中所在文件运行docker 第三步,安装Xinference 第四步、创建存放xinference目录 第五步,挂载目录至 Docker 容器 第六步,访问 Xinference 服务 如何使用Xinference语音对话模型? 第一步,启动模型设置 第二步,进行聊天对话 参考资料...
使用Docker+Xinference部署本地大模型时,若您的服务器配备英伟达显卡,您需要安装的开发环境是CUDA。以下是详细的解释和步骤: 确定docker+xinference部署本地大模型的基本需求: Xinference是一个可以部署本地大模型的平台,它支持使用GPU加速推理。 为了利用GPU加速,需要确保您的系统环境支持CUDA。 调研英伟达显卡支持的...
另外,如果使用huggingface的话,建议使用https://hf-mirror.com/镜像(记得docker部署时设置HF_ENDPOINT环境变量)。 以下假设部署后的服务地址为http://localhost:9997 部署自定义 embedding 模型 准备embedding模型自定义JSON文件 创建文件夹custom_models/embedding: ...
vLLM：由加州大学伯克利分校开发的开源库，专为高效服务大型语言模型而设计。它采用PagedAttention算法优化内存管理，吞吐量高达Transformers的24倍，非常适合生产环境的高并发访问。若你的服务器配备NVIDIA显卡，Xinference可充分利用显卡加速功能。1 Docker部署 推荐使用Xinference官方的Docker镜像，简化安装和启动过程。确保已...
ollama是一种轻量级LLM模型运行框架,我们可以把它类比为docker,作为一种环境(某大模型)的运行容器 帮助我们快速实现本地化部署及使用ollama提供了社区功能,一些开源的模型可在hub中找到 现已支持一些语言文本对话,文本向量化,图像、语音识别等安装登录官网下载安装包 https://ollama.com/downloadimage.png...
服务器 URL 这里填http://host.docker.internal:9998,这样写的原因在之前的文章中《Dify 教程二:使用本地大模型 Ollama》也说过。如果不是 Docker 部署而是本地运行或者集群部署则可以直接写「服务器 IP:端口号」。 保存!开测～ 在Dify 中新建一个知识库,并上传数据集(本次上传了《断舍离》这本书进行测试)...