Xorbits Inference: despliegue en un clic de múltiples modelos de IA, un marco de inferencia distribuida

Introducción general

Xorbits Inference (Xinference) es un marco de inferencia distribuida potente y completo que admite la inferencia para una amplia gama de modelos de IA, como modelos de lenguaje extensos (LLM), modelos de reconocimiento del habla y modelos multimodales. Con Xorbits Inference, los usuarios pueden desplegar fácilmente sus propios modelos con un solo clic o utilizar los modelos de código abierto de vanguardia incorporados, tanto si se ejecutan en la nube, en un servidor local o en un PC.

Lista de funciones

• Admite el razonamiento con múltiples modelos de IA, incluidos grandes modelos lingüísticos, modelos de reconocimiento del habla y modelos multimodales.
• Modelos de implantación y servicios con un solo clic para simplificar la configuración de entornos experimentales y de producción
• Admite la ejecución en la nube, en servidores locales y en PC
• Incorpora una variedad de modelos de código abierto de última generación para comodidad directa del usuario
• Proporcionar abundante documentación y apoyo comunitario

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

1. Preparación medioambientalAsegúrese de que Python 3.7 o superior está instalado.
2. Instalación de Xorbits Inference::

   pip install xorbits-inference
   

3. Entorno de configuraciónConfigure las variables de entorno y las dependencias según sea necesario.

Proceso de utilización

1. Modelos de carga::

   from xinference import InferenceEngine
   engine = InferenceEngine(model_name="gpt-3")
   

2. razonamiento en funcionamiento::

   result = engine.infer("你好，世界！")
   print(result)
   

3. modelo de despliegue::

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

Funcionamiento detallado

1. Selección de modelosLos usuarios pueden elegir entre una amplia gama de modelos de código abierto de última generación, como GPT-3, BERT, etc., o cargar sus propios modelos de inferencia.
2. Configuración de parámetrosAl desplegar un modelo, puede configurar los parámetros del modelo, como el tamaño del lote, el uso de la GPU, etc., en función de sus necesidades.
3. Seguimiento y gestión: A través de la interfaz de gestión proporcionada, los usuarios pueden supervisar el estado de funcionamiento del modelo y los indicadores de rendimiento en tiempo real, lo que facilita la optimización y el ajuste.
4. Apoyo comunitarioÚnete a la comunidad Slack de Xorbits Inference para compartir experiencias y preguntas con otros usuarios y obtener ayuda y soporte a tiempo.