🔥 Xinference v1.2.0 重磅登场!KV Cache 共享、Cline 支持亮点频现!
Xorbits Inference(Xinference)是一个 性能强大且功能全面的 分布式 推理框架。可用于大语言模型(LLM),语音识别模型,多模态模型等各种模型的推理。通过 Xorbits Inference,你可以轻松地 一键部署你自己的模型或内置的前沿开源模型 - https://github.com/xorbitsai/inference。无论你是研究者,开发者,或是数据科学家,都可以通过 Xorbits Inference 与最前沿的 AI 模型,发掘更多可能。
Xinference 的功能和亮点有:
- 🌟 模型推理,轻而易举:大语言模型,语音识别模型,多模态模型的部署流程被大大简化。一个命令即可完成模型的部署工作。
- ⚡️ 前沿模型,应有尽有:框架内置众多中英文的前沿大语言模型,包括 baichuan,chatglm2 等,一键即可体验!内置模型列表还在快速更新中!
- 🖥 异构硬件,快如闪电:通过 ggml,同时使用你的 GPU 与 CPU 进行推理,降低延迟,提高吞吐!
- ⚙️ 接口调用,灵活多样:提供多种使用模型的接口,包括 OpenAI 兼容的 RESTful API(包括 Function Calling),RPC,命令行,web UI 等等。方便模型的管理与交互。
- 🌐 集群计算,分布协同:支持分布式部署,通过内置的资源调度器,让不同大小的模型按需调度到不同机器,充分使用集群资源。
- 🔌 开放生态,无缝对接:与流行的三方库无缝对接,包括 LangChain, LlamaIndex, Dify,以及 Chatbox。
🔥 Xinference v1.2.0 重磅更新 🚀
全新的 vLLM 强化 Xavier 来袭!✨
支持多个 vLLM 实例间共享 KV Cache,有效减少长上下文推理时间,非常适合多轮对话和 Agent 推理场景。🎯 此外,还带来了对 Cline AI 编辑器 的支持!✍️
更新日志 📋
新模型 🧠
* LLM:
* 多模态 CogAgent
* Marco-O1
* 图像:HunyuanDiT-v1.2 🖼️
* 视频:HunyuanVideo 🎥
新功能 ✨
* VLLM 引擎增强:支持副本间 KV Cache 共享,优化长上下文推理效率。
📖 参考文档:点击查看
* VLLM 引擎支持 Cline AI 编辑器,智能编辑体验更进一步!
* Qwen2vl 支持昇腾 NPU。
UI 优化 🎨
* 图像模型卡片支持 gguf_quantization、gguf_model_path 和 cpu_offload 参数。
* 新增国际化支持,中文界面上线!🌏
* 增加夜间模式,保护你的眼睛 🌙
* 修复 model_path 输入框不能输入 / 字符的问题。
* 模型卡片中的缓存管理按钮更显眼,点击范围更大。
🔥 Xinference v1.2.0 重磅更新 🚀
企业版 🏢
* 昇腾支持多 LoRA,与社区版一致的流畅体验。
* 昇腾支持推理微调 Embedding 和 Rerank 模型。
* 提供更多监控数据,全面掌控运行情况。📊
云上版本 ☁️
* Fish Speech 1.5 和 CosyVoice 2.0 上线,语音处理再升级!🎙️
* SD 3.5 即将替换 SD 3,敬请期待!✨
我们感谢每一位参与的社区伙伴对 Xinference 的帮助和支持,也欢迎更多使用者和开发者参与体验和使用 Xinference。
欢迎您在 https://github.com/xorbitsai/inference 给我们一个 星标,这样你就可以在 GitHub 上及时收到每个新版本的通知。

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Firefox 134.0.1 发布
Firefox 134.0.1 现已发布,主要进行了一些 bug 修复。具体更新内容如下: 修复了在某些情况下 YouTube 和 Google Docs 上发生的 UI 挂起问题(Bug 1939295)。 修复了影响从 Firefox 133 升级的一些用户的启动崩溃问题(Bug 1941134)。 修复了如果用户之前恢复到早期版本,搜索引擎选择菜单和上下文菜单可能会被破坏的问题(Bug 1940533)。 更新说明:https://www.mozilla.org/en-US/firefox/134.0.1/releasenotes/
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开源推理 AI 模型 Sky-T1,训练成本不到 450 美元
加州大学伯克利分校 Sky Computing 实验室的研究团队 NovaSky 发布了一款名为 Sky-T1-32B-Preview 的推理模型。并表示在多项推理和编码基准测试中,该模型性能与 o1-preview 相当。 “值得注意的是,Sky-T1-32B-Preview 的训练成本不到 450 美元,这表明可以经济高效地复制高级推理能力”。 目前,该模型的所有细节(即数据、代码、模型权重)均已开源,用户可以从零开始复现该模型。 根据介绍,Sky-T1 的初始训练数据是通过阿里巴巴的QwQ-32B-Preview 生成。然后整理 data mixture,以涵盖需要推理的不同领域,并使用拒绝采样程序来提高数据质量。之后利用 OpenAI 的GPT-4o-mini将数据重构为更易用的格式。训练这款拥有 320 亿参数的 Sky-T1模型耗时约 19 小时,使用了 8 台 Nvidia H100 GPU。 NovaSky 团队表示,Sky-T1-32B-Preview 仅标志着其开发具有高级推理能力的开源模型的征程开始。“展望未来,我们将专注于开发更高效的模型,保持强大的推理性能,并...
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