xinference下载模型modelscope
时间: 2025-02-06 09:12:01 浏览: 644
### 如何从 ModelScope 平台下载 Xinference 模型
为了成功从ModelScope平台下载并注册Xinference模型,需遵循特定流程以确保兼容性和顺利安装。
#### 访问模型仓库
前往ModelScope网站 (https://www.modelscope.cn/) 浏览可用的模型列表。确认所选模型属于Xinference支持的模型家族之一[^1]。
#### 设置下载源
由于默认配置是从Hugging Face下载模型,在未配置代理的情况下可能会遇到访问障碍。因此建议更改设置以便优先从ModelScope获取资源。这一步骤对于保障下载过程顺畅至关重要[^3]。
#### 执行下载操作
以embedding类型的`text2vec-base-chinese`为例,该模型可通过魔塔社区页面直接下载[^2]:
```bash
pip install modelscope
from modelscope.models import Model
model = Model.from_pretrained('Jerry0/text2vec-base-chinese')
```
完成上述步骤之后,即可获得适用于Xinference框架下的目标模型文件,并准备后续集成工作。
相关问题
xinference 下载模型
### 如何下载 Xinference 模型
为了成功下载并部署 Xinference 模型,特别是针对网络环境优化后的操作流程如下:
对于因网络原因无法通过默认设置从 Hugging Face 下载模型的情况,可以更改为国内的 ModelScope 源来完成这一过程。具体命令为 `XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9997`[^2]。
当上述配置完成后,在浏览器访问 http://host-ip:9997/ 即可看到 Xinference 的管理界面。需要注意的是,在 Windows 平台上应使用 `127.0.0.1` 替代主机 IP 地址进行本地测试。
如果以 embedding 模型为例,则可以从魔塔社区获取特定版本的中文文本向量转换模型,比如链接指向的一个实例:https://www.modelscope.cn/models/Jerry0/text2vec-base-chinese[^1]。
#### Python 脚本示例用于验证模型加载情况
```python
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Jerry0/text2vec-base-chinese", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("Jerry0/text2vec-base-chinese", trust_remote_code=True).cuda()
text = "你好,世界"
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input.cuda())
print(output)
```
xinference下载模型
### 如何下载 Xinference 模型
为了成功下载并注册 Xinference 模型,需遵循特定流程以确保兼容性和功能性。
访问模型仓库是第一步操作。两个主要的在线资源可供选择:Hugging Face (https://huggingface.co/) 和 ModelScope (https://www.modelscope.cn/)[^1]。这些平台提供了广泛的预训练模型供用户挑选。当决定要使用的具体模型时,务必确认该模型属于 Xinference 支持的类别之一。
对于希望获取 embedding 类型模型的情况,可以考虑从魔塔社区下载名为 `text2vec-base-chinese` 的模型实例,此模型适用于中文文本向量化处理任务[^2]。
完成模型的选择之后,在本地环境中执行如下 Python 脚本用于实际下载过程:
```python
from modelscope import snapshot_download
model_name = 'Jerry0/text2vec-base-chinese'
download_path = './models/'
snapshot_download(model_name, cache_dir=download_path)
```
这段代码利用了 `ModelScope` 提供的 API 函数来简化下载工作流,并指定保存路径以便后续集成至 Xinference 平台中使用。
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