什么是Xorbits Inference
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。
主要功能
🌟 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。
Xorbits Inference相比其他推理框架，支持文本嵌入模型、支持多模态模型、支持函数调用等功能。
内置模型
Xorbits Inference内置大语言模型、嵌入模型、Image Models、音频模型以及重排序模型。
支持众多的模型，内置模型列表可查看：
https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/models/builtin/llm/index.html
部署
Xinference 在 Linux, Windows, MacOS 上都可以通过 pip 来安装。如果需要使用 Xinference 进行模型推理，可以根据不同的模型指定不同的引擎。
Transformers 引擎
如果是使用Transformers 引擎，PyTorch(transformers) 引擎支持几乎有所的最新模型，这是 Pytorch 模型默认使用的引擎：
pip install "xinference[transformers]"
vLLM 引擎
如果是使用vLLM 引擎，vLLM 是一个支持高并发的高性能大模型推理引擎。当满足以下条件时，Xinference 会自动选择 vllm 作为引擎来达到更高的吞吐量：
模型的格式必须是 PyTorch 或者 GPTQ
量化方式必须是 GPTQ 4 bit 或者 none
运行的操作系统必须是 Linux 且至少有一张支持 CUDA 的显卡
运行的模型必须在 vLLM 引擎的支持列表里
安装 xinference 和 vLLM：
pip install "xinference[vllm]"
GGML 引擎
当使用 GGML 引擎时，建议根据当前使用的硬件手动安装依赖，从而获得最佳的加速效果。
GGML 引擎
pip install xinference
pip install ctransformers
安装llama-cpp-python：
Apple M系列：CMAKE_ARGS="-DLLAMA_METAL=on" pip install llama-cpp-python
英伟达显卡：CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" pip install llama-cpp-python
AMD显卡：CMAKE_ARGS="-DLLAMA_HIPBLAS=on" pip install llama-cpp-python
如果你希望能够推理所有支持的模型，可以用以下命令安装所有需要的依赖：
pip install "xinference[all]"
运行
要启动一个本地的 Xinference 实例，请运行以下命令：
xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9997
运行成功后，后续所有的操作都可以在页面上进行。
页面左侧列表主要包括3个功能：发行模型（Launch Model）、运行模型（Running Models）、注册模型（Register Model）。
发行模型展示各模型的名称、模型介绍、文本长度、模型类型（chat或者generate或者vl chat）。
可以根据自己的需求，部署模型：
运行模型页面展示正在运行的模型信息，包括模型名称、地址、参数等。
点击箭头所指的按钮，进入内置的问答页面：
注册模型页面就是可以根据自己的需求注册发布自己的模型：
