Docker部署Xinference的教程

Docker 镜像

Xinference 在 Dockerhub 和 阿里云容器镜像服务 中上传了官方镜像。

准备工作

• Xinference 使用 GPU 加速推理，该镜像需要在有 GPU 显卡并且安装 CUDA 的机器上运行。
• 保证 CUDA 在机器上正确安装。可以使用 nvidia-smi 检查是否正确运行。
• 镜像中的 CUDA 版本为 12.4 。为了不出现预期之外的问题，请将宿主机的 CUDA 版本和 NVIDIA Driver 版本分别升级到 12.4 和 550 以上。

Docker 镜像

当前，可以通过两个渠道拉取 Xinference 的官方镜像。

1. 在 Dockerhub 的 xprobe/xinference 仓库里。

2. Dockerhub 中的镜像会同步上传一份到阿里云公共镜像仓库中，供访问 Dockerhub 有困难的用户拉取。

拉取命令：

docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xprobe_xinference/xinference:<tag> 

目前可用的标签包括：

• nightly-main: 这个镜像会每天从 GitHub main 分支更新制作，不保证稳定可靠。
• v<release version>: 这个镜像会在 Xinference 每次发布的时候制作，通常可以认为是稳定可靠的。
• latest: 这个镜像会在 Xinference 发布时指向最新的发布版本
• 对于 CPU 版本，增加 -cpu 后缀，如 nightly-main-cpu。

自定义镜像

如果需要安装额外的依赖，可以参考 xinference/deploy/docker/Dockerfile 。

请确保使用 Dockerfile 制作镜像时在 Xinference 项目的根目录下。

比如：

git clone https://github.com/xorbitsai/inference.git
cd inference
docker build --progress=plain -t test -f xinference/deploy/docker/Dockerfile .

使用镜像

你可以使用如下方式在容器内启动 Xinference，同时将 9997 端口映射到宿主机的 9998 端口，并且指定日志级别为 DEBUG，也可以指定需要的环境变量。

docker run -e XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope -p 9998:9997 --gpus all xprobe/xinference:v<your_version> xinference-local -H 0.0.0.0 --log-level debug

警告：

• --gpus 必须指定，正如前文描述，镜像必须运行在有 GPU 的机器上，否则会出现错误。
• -H 0.0.0.0 也是必须指定的，否则在容器外无法连接到 Xinference 服务。
• 可以指定多个 -e 选项赋值多个环境变量。

当然，也可以运行容器后，进入容器内手动拉起 Xinference。

挂载模型目录

默认情况下，镜像中不包含任何模型文件，使用过程中会在容器内下载模型。

如果需要使用已经下载好的模型，需要将宿主机的目录挂载到容器内。

这种情况下，需要在运行容器时指定本地卷，并且为 Xinference 配置环境变量。

docker run -v </on/your/host>:</on/the/container> -e XINFERENCE_HOME=</on/the/container> -p 9998:9997 --gpus all xprobe/xinference:v<your_version> xinference-local -H 0.0.0.0

上述命令的原理是将主机上指定的目录挂载到容器中，并设置 XINFERENCE_HOME 环境变量指向容器内的该目录。这样，所有下载的模型文件将存储在您在主机上指定的目录中。

您无需担心在 Docker 容器停止时丢失这些文件，下次运行容器时，您可以直接使用现有的模型，无需重复下载。

如果你在宿主机使用的默认路径下载的模型，由于 xinference cache 目录是用的软链的方式存储模型，需要将原文件所在的目录也挂载到容器内。

例如你使用 huggingface 和 modelscope 作为模型仓库，那么需要将这两个对应的目录挂载到容器内，一般对应的 cache 目录分别在 <home_path>/.cache/huggingface 和 <home_path>/.cache/modelscope，使用的命令如下：

docker run \
  -v </your/home/path>/.xinference:/root/.xinference \
  -v </your/home/path>/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
  -v </your/home/path>/.cache/modelscope:/root/.cache/modelscope \
  -p 9997:9997 \
  --gpus all \
  xprobe/xinference:v<your_version> \
  xinference-local -H 0.0.0.0

links：

Docker 镜像 — Xinference

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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