xinference deepseek
时间: 2025-02-07 09:09:12 浏览: 139
### Xinference 和 DeepSeek 使用教程与案例
#### 安装基础环境
为了使用 Xinference 进行推理,需先安装其基础依赖项和支持特定框架(如 ggml 推理和 PyTorch 推理)所需的额外库。对于希望基于源码构建并运行 Xinference 的开发者来说,可以按照官方文档指导完成本地源码安装过程[^1]。
```bash
pip install xinference[ggml,pytorch]
```
#### 配置工作目录
默认配置下,Xinference 将利用 `<HOME>/.xinference` 文件夹保存各类必要数据,包括但不限于日志记录及预训练模型参数等资源文件。这里 `<HOME>` 表示操作系统分配给当前登录账户的个人空间路径[^2]。
#### 启动服务端口
启动 Xinference 服务器之前,请确认已正确设置了 Python 环境变量和其他可能影响程序执行的因素。通过命令行工具激活对应的服务实例:
```bash
xinference start
```
此时,默认监听于 `http://localhost:8000` 地址上的 RESTful API 已经可供外部访问请求调用了。
#### 实现智能体推理流程
针对具体应用场景设计合理的算法逻辑链路至关重要。以文本分类为例,在接收到待处理输入后,应当依次经历加载预处理器、选取合适的机器学习模型进行预测分析直至最终输出结构化结果这几个环节。
#### 利用 LightRAG 调试接口
除了上述常规操作外,还可以借助第三方开源项目——LightRAG 提供的一系列便捷函数快速验证大型语言模型的表现效果。例如,下面这段 shell 命令可以从互联网获取一段测试样本文档,并将其重定向至本地磁盘位置以便后续实验用途[^3]:
```bash
curl https://raw.githubusercontent.com/gusye1234/nano-graphrag/main/tests/mock_data.txt > ./book.txt
```
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