本文主要是介绍WSL2如何部署 Xinference，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！
环境：
WSL2
Ubuntu22.04
问题描述：
WSL2如何部署 Xinference
Xinference是一个用于加速和优化深度学习推理的平台。它提供了高性能、低延迟的推理解决方案，帮助开发者在生产环境中更高效地部署他们的深度学习模型。Xinference支持多种硬件平台，包括CPU、GPU和专用的AI加速器，同时提供了简单易用的API和工具，使用户能够轻松地集成和部署他们的模型。通过使用Xinference，开发者可以更快速地将他们的深度学习模型应用到实际应用中，提高推理性能和效率。
解决方案：
1.创建新的虚拟环境：
cd /mnt/e/work/
mkdir Xinference
cd Xinference
python3 -m venv Xinenv
2.激活虚拟环境：
source Xinenv/bin/activate
3.首先通过 PyPI 安装 Xinference：
pip install "xinference[all]"
大约20分钟
4.本地部署方式启动 Xinference：
xinference-local
5.Xinference 默认会在本地启动一个 worker，端点为：http://127.0.0.1:9997，端口默认为 9997。 默认只可本机访问，可配置 -H 0.0.0.0，非本地客户端可任意访问。 如需进一步修改 host 或 port，可查看 xinference 的帮助信息：xinference-local --help。
6.默认情况下，Xinference 会使用 /.xinference 作为主目录来存储一些必要的信息，比如日志文件和模型文件，其中 就是当前用户的主目录。
你可以通过配置环境变量 XINFERENCE_HOME 修改主目录， 比如：
XINFERENCE_HOME=/tmp/xinference xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9997
7.Xinference 也允许从其他模型托管平台下载模型。可以通过在拉起 Xinference 时指定环境变量，比如，如果想要从 ModelScope 中下载模型，可以使用如下命令：
XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9997
8.ctrl +c停止运行
9.点击运行
10.测试模型对话
docker一键部署
docker pull xprobe/xinference:latest
docker run -p 9997:9997 --gpus all xprobe/xinference:latest xinference-local -H 0.0.0.0
这篇关于WSL2如何部署 Xinference的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
