Xorbits Inference: implantação com um clique de vários modelos de IA, uma estrutura de inferência distribuída

Introdução geral

O Xorbits Inference (Xinference) é uma estrutura de inferência distribuída avançada e abrangente que oferece suporte à inferência de uma ampla variedade de modelos de IA, como modelos de linguagem ampla (LLMs), modelos de reconhecimento de fala e modelos multimodais. Com o Xorbits Inference, os usuários podem implantar facilmente seus próprios modelos com um único clique ou usar os modelos de código aberto de ponta incorporados, estejam eles em execução na nuvem, em um servidor local ou em um PC.

Lista de funções

• Suporte para raciocínio com vários modelos de IA, incluindo modelos de linguagem ampla, modelos de reconhecimento de fala e modelos multimodais
• Modelos de serviço e implantação com um clique para simplificar a configuração de ambientes experimentais e de produção
• Suporta a execução na nuvem, em servidores locais e em PCs
• Vários modelos de código aberto de última geração incorporados para conveniência direta do usuário
• Fornecer documentação rica e suporte à comunidade

Usando a Ajuda

Processo de instalação

1. Preparação ambientalVerifique se o Python 3.7 ou superior está instalado.
2. Instalação do Xorbits Inference::

   pip install xorbits-inference
   

3. Ambiente de configuraçãoConfigure as variáveis de ambiente e as dependências conforme necessário.

Processo de uso

1. Modelos de carregamento::

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

2. raciocínio de execução::

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

3. modelo de implantação::

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

Operação detalhada da função

1. Seleção de modelosOs usuários podem escolher entre uma ampla variedade de modelos de código aberto de ponta incorporados, como GPT-3, BERT, etc., ou carregar seus próprios modelos para inferência.
2. Configuração de parâmetrosQuando você implanta um modelo, pode configurar os parâmetros do modelo, como tamanho do lote, uso da GPU, etc., de acordo com suas necessidades.
3. Monitoramento e gerenciamentoInterface de gerenciamento: Por meio da interface de gerenciamento fornecida, os usuários podem monitorar o status de operação e os indicadores de desempenho do modelo em tempo real, facilitando a otimização e o ajuste.
4. Suporte à comunidadeParticipe da comunidade do Slack do Xorbits Inference para compartilhar experiências e perguntas com outros usuários e obter ajuda e suporte em tempo hábil.