Xorbits Inference: Bereitstellung mehrerer KI-Modelle mit einem Klick, ein verteilter Inferenzrahmen

Allgemeine Einführung

Xorbits Inference (Xinference) ist ein leistungsstarkes und umfassendes verteiltes Inferenz-Framework, das die Inferenz für eine breite Palette von KI-Modellen wie Large Language Models (LLMs), Spracherkennungsmodelle und multimodale Modelle unterstützt. Mit Xorbits Inference können Benutzer ihre eigenen Modelle mit einem einzigen Mausklick bereitstellen oder die integrierten hochmodernen Open-Source-Modelle verwenden, unabhängig davon, ob sie in der Cloud, auf einem lokalen Server oder auf einem PC laufen.

Funktionsliste

• Unterstützt die Argumentation mit mehreren KI-Modellen, einschließlich großer Sprachmodelle, Spracherkennungsmodelle und multimodaler Modelle
• Ein-Klick-Bereitstellung und Service-Modelle zur Vereinfachung der Einrichtung von Test- und Produktionsumgebungen
• Unterstützt die Ausführung in der Cloud, auf lokalen Servern und auf PCs
• Integrierte, hochmoderne Open-Source-Modelle für direkten Benutzerkomfort
• Umfangreiche Dokumentation und Unterstützung durch die Gemeinschaft

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

1. Vorbereitung der UmweltStellen Sie sicher, dass Python 3.7 oder höher installiert ist.
2. Installation von Xorbits Inference::

   pip install xorbits-inference
   

3. Konfiguration der UmgebungKonfigurieren Sie die Umgebungsvariablen und Abhängigkeiten nach Bedarf.

Verwendung Prozess

1. Modelle laden::

   von xinference importieren InferenceEngine
   engine = InferenceEngine(model_name="gpt-3")
   

2. logische Schlussfolgerungen::

   Ergebnis = engine.infer("Hallo, Welt!")
   drucken(Ergebnis)
   

3. Bereitstellungsmodell::

   xinference deploy --model gpt-3 --host 0.0.0.0 --port 8080
   

Detaillierte Funktionsweise

1. ModellauswahlBenutzer können aus einer breiten Palette von integrierten, hochmodernen Open-Source-Modellen wie GPT-3, BERT usw. wählen oder ihre eigenen Modelle für die Inferenz hochladen.
2. Parameter KonfigurationWenn Sie ein Modell bereitstellen, können Sie die Parameter des Modells, wie z. B. die Stapelgröße, die GPU-Nutzung usw., nach Ihren Bedürfnissen konfigurieren.
3. Überwachung und VerwaltungÜber die bereitgestellte Verwaltungsschnittstelle können die Benutzer den Betriebsstatus und die Leistungsindikatoren des Modells in Echtzeit überwachen, was die Optimierung und Anpassung erleichtert.
4. Unterstützung der Gemeinschaft: Treten Sie der Slack-Community von Xorbits Inference bei, um Erfahrungen und Fragen mit anderen Nutzern zu teilen und zeitnahe Hilfe und Unterstützung zu erhalten.

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