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- Integrate Local Models Deployed by Xinference - Dify Docs
Xorbits inference is a powerful and versatile library designed to serve language, speech recognition, and multimodal models, and can even be used on laptops It supports various models compatible with GGML, such as chatglm, baichuan, whisper, vicuna, orca, etc
- Docker+Ollama+Xinference+RAGFlow+Dify+Open webui部署及踩坑问题
将Xinference中的reranker模型集成到Dify中，主要思路是先在Xinference中部署reranker模型，使其能提供稳定的推理服务，然后通过Dify的模型供应商配置功能，将Xinference作为自定义模型供应商添加到Dify中，从而让Dify可以调用Xinference中的reranker模型进行相关的重排序任务。
- Xinference+Dify本地部署全攻略：知识库搭建与模型配置详解(附一键安装包) - 知乎
随着大家的深入使用，发现 ollama 部署大模型虽然方便，但是Dify知识库混合检索，需要有 rerank模型，这一点上，ollama是不支持rerank模型的，因此，部署一个Xinference平台来部署rerank模型的呼声越来越强烈。 于是，我就安排上了这篇部署教程。 一、什么是Xinference？ Xinference（全称Xorbits Inference）是一个性能强大且功能全面的分布式推理框架，旨在为各种AI模型的运行和集成提供便捷的解决方案。 你可以理解为：它是一个超级智能小助手，可以帮你把各种厉害的AI模型轻松部署在本地并运行起来，让它们在你的电脑或者服务器上高效地干活。 请注意：安装xinference需要电脑支持 NVIDIA 的 GPU，否则，后面的步骤无法运行
- Dify与Xinference GPU环境部署全流程 -- 知识铺 | 知识铺的博客
接下来，本文将详细介绍如何在本地GPU设备上部署Dify服务。 Dify的设计理念之一是将模型的加载过程独立出来，这意味着我们需要选择一个合适的模型加载框架来支持Dify的服务。 经过一系列的调研后，我们选择了 Xinference 作为模型加载框架，原因如下： 多功能支持：Xinference支持多种类型的模型，涵盖LLM（大语言模型）、Embedding（嵌入式模型）、Rerank（重排序模型）及Audio（音频处理模型）等多领域应用，一个框架即可满足所有需求。 高效的模型管理：该框架提供了便捷的模型管理功能，包括一个可视化的用户界面，使得模型的快速部署变得轻而易举。
- Docker+Ollama+Xinference+RAGFlow+Dify部署及踩坑问题
（一）遇到 Docker 容器名称冲突错误，说明你尝试创建或运行的容器名称已被其他容器占用。 以下是分步解决方案： （二）当需要运行一个已有的 Docker 容器时，通常有两种情况：启动已停止的容器 或 基于现有镜像创建并运行新容器。 Xorbits Inference (Xinference) 是一个开源平台，用于简化各种 AI 模型的运行和集成。 借助 Xinference，您可以使用任何开源 LLM、嵌入模型和多模态模型在云端或本地环境中运行推理，并创建强大的 AI 应用。 项目地址：https: github com xorbitsai inference# 文档地址：https: inference readthedocs io zh-cn latest #
- Integrate Local Models Deployed by Xinference | Dify
Xorbits inference is a powerful and versatile library designed to serve language, speech recognition, and multimodal models, and can even be used on laptops It supports various models compatible with GGML, such as chatglm, baichuan, whisper, vicuna, orca, etc
- 安装 Dify 并集成 Ollama 和 Xinference | 美熙智能 - icnma. com
本文介绍了通过 Docker 安装 Dify，然后集成 Ollama 和 XInference，并利用 Dify 快速搭建一个基于知识库问答的应用。 Dify 是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在帮助开发者快速构建和部署生成式 AI 应用。 以下是 Dify 的主要功能和特点 [1]： 融合 Backend as Service 和 LLMOps 理念：Dify 将后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念结合，使开发者能够快速搭建生产级的生成式 AI 应用。 支持多种模型：Dify 支持数百种专有和开源的 LLM 模型，包括 GPT、Mistral、Llama3 等，能够无缝集成来自多家推理提供商和自托管解决方案的模型。
- 接入 Xinference 部署的本地模型 - Dify Docs
Xorbits inference 是一个强大且通用的分布式推理框架，旨在为大型语言模型、语音识别模型和多模态模型提供服务，甚至可以在笔记本电脑上使用。 它支持多种与GGML兼容的模型,如 chatglm, baichuan, whisper, vicuna, orca 等。 Dify 支持以本地部署的方式接入 Xinference 部署的大型语言模型推理和 embedding 能力。 部署 Xinference 有两种方式，分别为 本地部署 和 分布式部署，以下以本地部署为例。 $ xinference-local2023-08-20 19:21:05,265 xinference 10148 INFO Xinference successfully started
- xinference docker 部署方式 - CSDN博客
Xorbits Inference (Xinference) 是一个开源平台，用于简化各种 AI 模型 的运行和集成。 借助 Xinference，您可以使用任何开源 LLM、嵌入模型和多模态模型在云端或本地环境中运行推理，并创建强大的 AI 应用。 -d: 让容器在后台运行。 --name xinference: 为容器指定一个名称，这里是xinference。 --gpus all: 允许容器访问主机上的所有GPU，这对于需要进行大量计算的任务（如机器学习模型的推理）非常有用。
- Dify 与 Xinference 最佳组合 GPU 环境部署全流程 - 知乎
本文是 Dify 与 Xinference 最佳组合的 GPU 设备部署流程。 为了充分利用 nvidia GPU 的能力，需要先安装显卡驱动， CUDA 和 CuDNN，这部分网上的教程比较多了，大家可以自行搜索参考安装，安装时需要注意版本需要与自己的 GPU 显卡版本匹配。 参考 Dify 官方文档 进行安装。 首先需要下载 Dify 对应的代码: 之后创建环境变量文件 env, 根据需要进行修改，之后就可以基于 docker compose 启动： 默认访问 http: 应该就可以看到 Dify 的页面。 实际执行镜像拉取时发现，Docker hub 因为监管的原因已经无法访问了。 为了解决这个问题，目前相对可行的方案：
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