微信扫码
添加专属顾问
我要投稿
让你轻松部署大模型的Docker框架Xinference,性能强大且易于使用。 核心内容: 1. Xinference框架介绍及适用场景 2. 部署Xinference前的准备工作 3. 获取官方镜像和构建自定义镜像的方法
Xinference 使用 GPU 加速推理,该镜像需要在有 GPU 显卡并且安装
CUDA 的机器上运行。
保证 CUDA 在机器上正确安装。可以使用 nvidia-smi 检查是否正确运行。
镜像中的 CUDA 版本为 12.4 。为了不出现预期之外的问题,请将宿主机的 CUDA 版本和 NVIDIA Driver 版本分别升级到 12.4 和 550 以上。
当前,可以通过两个渠道拉取 Xinference 的官方镜像。1. 在 Dockerhub 的 xprobe/xinference 仓库里。2. Dockerhub 中的镜像会同步上传一份到阿里云公共镜像仓库中,供访问 Dockerhub 有困难的用户拉取。拉取命令:docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xprobe_xinference/xinference:<tag> 。目前可用的标签包括:
nightly-main: 这个镜像会每天从 GitHub main 分支更新制作,不保证稳定可靠。
v<release version>: 这个镜像会在 Xinference 每次发布的时候制作,通常可以认为是稳定可靠的。
latest: 这个镜像会在 Xinference 发布时指向最新的发布版本
对于 CPU 版本,增加 -cpu 后缀,如 nightly-main-cpu。
如果需要安装额外的依赖,可以参考 xinference/deploy/docker/Dockerfile(https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/using_docker_image.html) 。请确保使用 Dockerfile 制作镜像时在 Xinference 项目的根目录下。比如:
git clone https://github.com/xorbitsai/inference.gitcd inferencedocker build --progress=plain -t test -f xinference/deploy/docker/Dockerfile .
你可以使用如下方式在容器内启动 Xinference,同时将 9997 端口映射到宿主机的 9998 端口,并且指定日志级别为 DEBUG,也可以指定需要的环境变量。
docker run -e XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope -p 9998:9997 --gpus all xprobe/xinference:v<your_version> xinference-local -H 0.0.0.0 --log-level debug
--gpus 必须指定,正如前文描述,镜像必须运行在有 GPU 的机器上,否则会出现错误。
-H 0.0.0.0 也是必须指定的,否则在容器外无法连接到 Xinference 服务。
可以指定多个 -e 选项赋值多个环境变量。
当然,也可以运行容器后,进入容器内手动拉起 Xinference。
默认情况下,镜像中不包含任何模型文件,使用过程中会在容器内下载模型。如果需要使用已经下载好的模型,需要将宿主机的目录挂载到容器内。这种情况下,需要在运行容器时指定本地卷,并且为 Xinference 配置环境变量。
docker run -v </on/your/host>:</on/the/container> -e XINFERENCE_HOME=</on/the/container> -p 9998:9997 --gpus all xprobe/xinference:v<your_version> xinference-local -H 0.0.0.0
上述命令的原理是将主机上指定的目录挂载到容器中,并设置 XINFERENCE_HOME 环境变量指向容器内的该目录。这样,所有下载的模型文件将存储在您在主机上指定的目录中。您无需担心在 Docker 容器停止时丢失这些文件,下次运行容器时,您可以直接使用现有的模型,无需重复下载。
如果你在宿主机使用的默认路径下载的模型,由于 xinference cache 目录是用的软链的方式存储模型,需要将原文件所在的目录也挂载到容器内。例如你使用 huggingface 和 modelscope 作为模型仓库,那么需要将这两个对应的目录挂载到容器内,一般对应的 cache 目录分别在 <home_path>/.cache/huggingface 和 <home_path>/.cache/modelscope,使用的命令如下:
docker run\-v</your/home/path>/.xinference:/root/.xinference\-v</your/home/path>/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface\-v</your/home/path>/.cache/modelscope:/root/.cache/modelscope\-p9997:9997\--gpusall\xprobe/xinference:v<your_version>\xinference-local-H0.0.0.0
开始部署:
mkdir /data/xinference & cd /data/xinferencedocker run -d --privileged --gpus all --restart always \ -v /data/xinference/.xinference:/root/.xinference \ -v /data/xinference/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ -v /data/xinference/.cache/modelscope:/root/.cache/modelscope \ -p 9997:9997 \ xprobe/xinference:v1.5.0 \ xinference-local -H 0.0.0.0
到此Xinference部署成功,用http://ip:9997即可访问。
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2025-12-17
llama.cpp Server 引入路由模式:多模型热切换与进程隔离机制详解
2025-12-17
小米MiMo-V2-Flash开源:3090亿参数大模型能否改写AI行业规则!
2025-12-17
ollama v0.13.4 发布——全新模型与性能优化详解
2025-12-17
n8n 悄悄发布了 v2.1.
2025-12-16
阿里重磅开源 0.5B TTS + 0.8B ASR,支持跨语种音色克隆、说唱识别!
2025-12-15
智谱手机 Agent 开源一周,iOS 版就来了
2025-12-15
OpenEvals下一代AI模型评估标准
2025-12-15
AutoGLM:推倒那面墙
2025-10-20
2025-11-19
2025-10-27
2025-10-27
2025-10-03
2025-09-29
2025-10-29
2025-11-17
2025-09-29
2025-11-07
2025-11-12
2025-11-10
2025-11-03
2025-10-29
2025-10-28
2025-10-13
2025-09-29
2025-09-17