基于 Docker快速在Ubuntu 系统上部署 Xinference

<think>好的，我现在需要帮助用户在Ubuntu系统上使用Docker快速部署Xinference。首先，我得回忆一下Xinference的部署步骤，可能需要参考之前提到的引用内容。用户提到了引用[1]中的命令，看起来是拉取镜像并运行容器，同时需要显卡驱动支持。另外，引用[3]提到了Windows子系统的Ubuntu部署，但用户现在是在纯Ubuntu环境下使用Docker，所以可能需要类似的步骤。 首先，用户需要确认系统是否安装了Docker和NVIDIA驱动。根据引用[1]，nvidia-smi命令可以检查驱动是否正确安装。如果用户没有安装驱动，可能需要先安装，这部分可能需要指导用户如何安装NVIDIA驱动，但用户的问题可能已经假设驱动已经装好了，所以可能不需要详细说明驱动安装，但作为步骤，还是应该提醒检查驱动。 接下来，安装Docker。用户可能已经安装了，但如果没有的话，需要指导如何安装Docker引擎。然后，安装NVIDIA Container Toolkit，这样才能在Docker中使用GPU。这部分可能涉及添加仓库、安装包等步骤，需要准确记得命令，比如curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -，然后添加distribution到sources.list.d，接着更新和安装nvidia-container-toolkit，然后重启docker服务。 然后，按照引用[1]中的命令拉取Xinference的Docker镜像，使用docker pull xprobe/xinference:latest。之后，运行容器，命令应该是docker run的参数，包括端口映射和GPU支持。引用[1]中的命令是docker run -p 9997:9997 --gpus all xprobe/xinference:latest xinference-local -H 0.0.0.0，这里可能需要确认参数是否正确，特别是--gpus all是否有效，以及xinference-local命令是否正确启动服务。 启动后，用户需要验证服务是否运行正常，可以通过curl访问本地端口或者查看容器日志。此外，可能还需要指导如何访问Web UI，如果Xinference提供了的话，或者如何通过API调用模型。 可能遇到的问题包括权限问题，比如Docker需要sudo或者用户没有加入docker组，导致无法运行命令。这时候需要提醒用户将当前用户加入docker组，并重新登录。另外，NVIDIA Container Toolkit的安装是否正确，可能会影响GPU是否被容器识别，所以需要确保安装步骤正确。 最后，生成相关问题的时候，需要考虑用户在部署过程中可能遇到的疑问，比如如何验证GPU是否被正确使用，如何持久化数据，或者如何配置模型等。引用中的其他内容，比如引用[2]提到的docker-compose，可能用户也会问到如何使用docker-compose部署，或者如何接入Dify，所以相关问题可以包括这些方面。 总结步骤应该是：1. 检查驱动和Docker安装；2. 安装NVIDIA Container Toolkit；3. 拉取镜像并运行容器；4. 验证部署。确保每个步骤的命令正确无误，并且给出示例，比如nvidia-smi的输出示例，docker run的具体参数等。同时，提醒用户注意端口映射和主机地址的设置，比如-H 0.0.0.0允许外部访问。 可能还需要提到如何持久化模型数据，比如使用Docker卷，或者如何管理容器，比如停止、重启等基本操作。但用户的问题主要是快速部署，所以可能不需要太深入，但相关的问题可以生成。</think>以下是在Ubuntu系统上使用Docker快速部署Xinference的分步指南： ### 1. 环境准备 - **检查NVIDIA显卡驱动** 执行命令确认驱动已安装： ```bash nvidia-smi # 输出应显示GPU状态[^1] ``` 若无输出，需先安装[NVIDIA驱动](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx) - **安装Docker引擎** ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install docker.io ``` - **配置NVIDIA Container Toolkit** ```bash curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/gpgkey | sudo apt-key add - distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/$distribution/nvidia-container-runtime.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-runtime.list sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit sudo systemctl restart docker ``` ### 2. 部署Xinference ```bash # 拉取镜像 docker pull xprobe/xinference:latest # 启动容器（启用GPU支持） docker run -d -p 9997:9997 --gpus all \ --name xinference \ xprobe/xinference:latest \ xinference-local -H 0.0.0.0 ``` ### 3. 验证部署 ```bash # 检查容器状态 docker logs xinference # 测试API接口 curl http://localhost:9997/v1/models ``` 成功时会返回可用模型列表[^3] ### 4. 接入应用（如Dify） 在Dify的模型配置中选择： ``` 服务类型：Xinference API端点：http://<Ubuntu_IP>:9997 ``` 如本地访问可填`http://localhost:9997`[^2]