【xinference】（8）：在autodl上，使用xinference部署qwen1.5大模型，速度特别快，同时还支持函数调用，测试成功！

本文主要是介绍【xinference】（8）：在autodl上，使用xinference部署qwen1.5大模型，速度特别快，同时还支持函数调用，测试成功！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1，关于xinference

Xorbits Inference (Xinference) 是一个开源平台，用于简化各种 AI 模型的运行和集成。借助 Xinference，您可以使用任何开源 LLM、嵌入模型和多模态模型在云端或本地环境中运行推理，并创建强大的 AI 应用。

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。

官方网站：
https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/index.html

启动Xinference服务
https://gitee.com/fly-llm/xinference-run-llm

项目地址：
https://github.com/xorbitsai/inference

2，安装qwen 1.5 大模型

发现代码已经支持啦：

https://github.com/xorbitsai/inference/pull/1161

      {"model_format": "awq","model_size_in_billions": "0_5","quantizations": ["Int4"],"model_id": "Qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat-AWQ"},

然后就可以查看全部支持的模型进行启动

2024-04-02 22:51:48,866 xinference.model.llm.llm_family 1358 INFO     Caching from Modelscope: qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat-AWQ
2024-04-02 22:51:48,982 - modelscope - INFO - PyTorch version 2.1.2+cu121 Found.
2024-04-02 22:51:48,984 - modelscope - INFO - Loading ast index from /root/autodl-tmp/modelscope/ast_indexer
2024-04-02 22:51:49,301 - modelscope - INFO - Loading done! Current index file version is 1.13.3, with md5 2ce72687914bb920fc5ddbea16bddaae and a total number of 972 components indexed
Downloading: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 839/839 [00:00<00:00, 287kB/s]
Downloading: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 52.0/52.0 [00:00<00:00, 39.5kB/s]
Downloading: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 205/205 [00:00<00:00, 158kB/s]
Downloading: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7.11k/7.11k [00:00<00:00, 255kB/s]
Downloading: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1.59M/1.59M [00:00<00:00, 6.58MB/s]
Downloading:   0%|                                                                                             | 0.00/747M [00:00<?, ?B/s]

可以进行下载，说明模型已经支持了：

curl -X 'POST' 'http://0.0.0.0:9997/v1/chat/completions' \-H 'Content-Type: application/json' \-d '{"model": "qwen-chat","messages": [{"role": "user","content": "北京景点"}],"max_tokens": 512,"temperature": 0.7}'{"id":"chatc043f510-f100-11ee-b0dc-0242ac110004","object":"chat.completion","created":1712069603,"model":"qwen1.5-chat","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"北京是中国的首都，拥有众多的文化遗产和风景名胜。以下是一些热门的北京景点：\n\n1. 故宫：故宫是中国明清两代的宫殿，被誉为“皇家的后宫”。这里有大量的宫殿、文物和艺术品，是了解中国古代建筑艺术的最好地方。\n\n2. 二里头：二里头是北京的一条历史悠久的街道，有许多保存完好的古建筑和商店。这里的建筑风格独特，充满了历史韵味。\n\n3. 颐和园：颐和园是清朝皇家园林的瑰宝，也是世界文化遗产。这里有大量古建筑和园林艺术，是了解中国古代园林艺术的好地方。\n\n4. 淮河风光：北京的淮河风光是北京市的标志之一，也是中国最美的风景之一。这里有众多的河流风光，是骑行和步行的好地方。\n\n5. 颐和园荷花：颐和园的荷花是皇家园林的代表，也是中国最美的风景之一。这里有众多的荷花，是观赏荷花的好地方。\n\n6. 人民英雄纪念碑：人民英雄纪念碑是北京的标志性建筑，是展示中国历史和人民英雄的重要场所。\n\n7. 北京动物园：北京动物园是世界上最大的动物保护基地，也是北京的一道亮丽的风景线。这里有众多的动物，是了解动物保护的重要场所。\n\n以上是一些在北京的主要景点，还有许多其他的景点等待游客探索。"},"finish_reason":"stop"}],"usage":{"prompt_tokens":21,"completion_tokens":288,"total_tokens":309}}

测试接口正常

速度特别快。瞬间返回：

在这里插入图片描述

3，还支持函数调用！

# encoding:utf-8import openai
import jsonclient = openai.OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:9997/v1",
)
messages = [{"role": "system", "content": "你是一个有用的助手。不要对要函数调用的值做出假设。"},{"role": "user", "content": "北京 现在的天气怎么样？"}
]tools = [{"type": "function","function": {"name": "get_current_weather","description": "获取当前天气","parameters": {"type": "object","properties": {"location": {"type": "string","description": "城市，例如北京",},"format": {"type": "string","enum": ["celsius", "fahrenheit"],"description": "使用的温度单位。从所在的城市进行推断。",},},"required": ["location", "format"],},},}
]chat_completion = client.chat.completions.create(model="qwen1.5-chat",messages=messages,tools=tools,temperature=0.7
)
func_name = chat_completion.choices[0].message.tool_calls[0].function.name
print('func_name', func_name)
func_args = chat_completion.choices[0].message.tool_calls[0].function.arguments
func_args_dict = json.loads(func_args)
print('func_args', func_args_dict['location'])