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。
- 支持 Transformers 引擎的持续批处理: #1724
- 支持针对苹果芯片优化的MLX后端: #1765
- 支持加载模型时指定 worker 和 GPU 索引: #1195
- 支持 SGLang 后端: #1161
- 支持LLM和图像模型的LoRA: #1080
- 支持语音识别模型: #929
- 增加 Metrics 统计信息: #906
- 内置 CogVideoX: #2049
- 内置 flux.1-schnell & flux.1-dev: #2007
- 内置 MiniCPM-V 2.6: #2031
- 内置 Kolors: #2028
- 内置 SenseVoice: #2008
- 内置 Mistral Large 2: #1944
- 内置 llama3.1: #1932
- 内置 Mistral Nemo: #1936
- FastGPT:一个基于 LLM 大模型的开源 AI 知识库构建平台。提供了开箱即用的数据处理、模型调用、RAG 检索、可视化 AI 工作流编排等能力,帮助您轻松实现复杂的问答场景。
- Dify: 一个涵盖了大型语言模型开发、部署、维护和优化的 LLMOps 平台。
- Chatbox: 一个支持前沿大语言模型的桌面客户端,支持 Windows,Mac,以及 Linux。
- RAGFlow: 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG 引擎。
🌟 模型推理,轻而易举:大语言模型,语音识别模型,多模态模型的部署流程被大大简化。一个命令即可完成模型的部署工作。
⚡️ 前沿模型,应有尽有:框架内置众多中英文的前沿大语言模型,包括 baichuan,chatglm2 等,一键即可体验!内置模型列表还在快速更新中!
🖥 异构硬件,快如闪电:通过 ggml,同时使用你的 GPU 与 CPU 进行推理,降低延迟,提高吞吐!
⚙️ 接口调用,灵活多样:提供多种使用模型的接口,包括 OpenAI 兼容的 RESTful API(包括 Function Calling),RPC,命令行,web UI 等等。方便模型的管理与交互。
🌐 集群计算,分布协同: 支持分布式部署,通过内置的资源调度器,让不同大小的模型按需调度到不同机器,充分使用集群资源。
🔌 开放生态,无缝对接: 与流行的三方库无缝对接,包括 LangChain,LlamaIndex,Dify,以及 Chatbox。
功能特点 | Xinference | FastChat | OpenLLM | RayLLM |
---|---|---|---|---|
兼容 OpenAI 的 RESTful API | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
vLLM 集成 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
更多推理引擎(GGML、TensorRT) | ✅ | ❌ | ✅ | ✅ |
更多平台支持(CPU、Metal) | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
分布式集群部署 | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ |
图像模型(文生图) | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
文本嵌入模型 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
多模态模型 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
语音识别模型 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
更多 OpenAI 功能 (函数调用) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
在开始之前,请给我们一个星标,这样你就可以在 GitHub 上及时收到每个新版本的通知!
体验 Xinference 最轻量级的方式是使用我们 Google Colab 上的 Jupyter Notebook。
Nvidia GPU 用户可以使用Xinference Docker 镜像 启动 Xinference 服务器。在执行安装命令之前,确保你的系统中已经安装了 Docker 和 CUDA。
确保你的 Kubernetes 集群开启了 GPU 支持,然后通过 helm
进行如下方式的安装。
# 新增xinference仓库
helm repo add xinference https://xorbitsai.github.io/xinference-helm-charts
# 更新仓库,查询可安装的版本
helm repo update xinference
helm search repo xinference/xinference --devel --versions
# 在K8s中安装xinference
helm install xinference xinference/xinference -n xinference --version 0.0.1-v<xinference_release_version>
更多定制化安装方式,请参考文档。
使用 pip 安装 Xinference,操作如下。(更多选项,请参阅安装页面。)
pip install "xinference[all]"
要启动一个本地的 Xinference 实例,请运行以下命令:
$ xinference-local
一旦 Xinference 运行起来,你可以通过多种方式尝试它:通过网络界面、通过 cURL、通过命令行或通过 Xinference 的 Python 客户端。更多指南,请查看我们的文档。
平台 | 目的 |
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Github 问题 | 报告错误和提交功能请求。 |
Slack | 与其他 Xorbits 用户合作。 |
及时了解新功能。 | |
微信社群 | 与其他 Xorbits 用户交流。 |
知乎 | 了解团队最新的进展。 |