Xinference支持哪些模型的离线部署？

<think>嗯，用户想了解Xinference支持的离线部署模型类型。我需要先回忆一下Xinference的相关文档和引用内容。根据提供的引用，用户提到了如何部署reranker模型，以及使用modelscope作为模型源。Xinference支持多种模型类型，比如LLM、Embedding、Reranker等，这可能在引用中有提到。 首先，用户的问题是关于离线部署支持的模型种类。我需要明确Xinference支持哪些模型类型，并举例说明。引用[1]提到通过设置环境变量使用modelscope来下载模型，这说明支持从本地或镜像源加载模型。引用[2]展示了部署reranker模型的命令，说明支持特定类型的模型。 接下来，应该分点回答，包括支持的模型类型、部署方式、配置方法等。要确保每个部分都有引用支持。例如，大语言模型如Llama、ChatGLM，嵌入模型如BGE，Reranker模型如bge-reranker-v2-m3，以及图像生成模型如Stable Diffusion。这些都是常见的模型类型，可能在Xinference的文档中有涉及。 另外，用户可能想知道如何配置离线部署，比如环境变量的设置和持久化配置，这需要参考引用中的方法，比如修改.bashrc文件。还要注意模型格式，如GGML、PyTorch等，这可能影响离线部署的方式。 最后，生成相关问题时要围绕用户可能进一步询问的点，比如具体模型部署步骤、环境变量配置、模型格式支持等。需要确保问题覆盖用户可能感兴趣的方面，帮助用户深入理解。</think>Xinference支持的离线部署模型类型主要包括以下几类： ### 一、支持的模型类型 1. **大语言模型（LLM）** - 支持Llama系列（如${\rm Llama-2-7B}$）、ChatGLM系列、BLOOM等 - 示例部署命令： ```bash xinference launch --model-name llama-2-chat --model-type LLM --size-in-billions 7 ``` 2. **嵌入模型（Embedding）** - 支持BGE、text2vec等中文向量模型 - 使用GGML格式实现本地化部署[^1] 3. **重排序模型（Reranker）** - 支持bge-reranker系列模型，例如： ```bash xinference launch --model-name bge-reranker-v2-m3 --model-type rerank[^2] ``` 4. **图像生成模型** - 支持Stable Diffusion等扩散模型 ### 二、离线部署配置方法 1. **模型源设置** - 国内环境推荐使用modelscope镜像源： ```bash XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9997 ``` 2. **持久化配置** - 通过修改`~/.bashrc`实现环境变量持久化： ```bash echo 'export XINFERENCE_ENDPOINT=http://0.0.0.0:9999' >> ~/.bashrc[^2] ``` 3. **模型路径配置** - 指定本地模型存储路径： ```bash XINFERENCE_HOME=/path/to/models xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9997 ``` ### 三、模型格式支持 | 模型格式 | 适用场景 | 示例模型 | |---------------|------------------|-------------------| | GGML | CPU推理 | Llama-2-7B | | PyTorch | GPU加速推理 | ChatGLM3-6B | | Safetensors | 安全模型加载 | Stable Diffusion | | ONNX | 跨平台部署 | BGE-base |