Xorbits 推理 (Xinference)
本笔记本介绍了如何在LangChain中使用Xinference嵌入。
安装
安装 Xinference
通过 PyPI
%pip install --upgrade --quiet "xinference[all]"
在本地或分布式集群中部署 Xinference。
对于本地部署,运行 xinference
。
要在集群中部署 Xinference,首先使用 `xinference-supervisor` 启动一个 Xinference supervisor。你也可以使用 `-p` 选项指定端口,使用 `-H` 选项指定主机。默认端口是 9997。
然后,在您希望运行它们的每台服务器上使用 xinference-worker
启动 Xinference 工作器。
您可以查阅 Xinference 的 README 文件以获取更多信息。
包装器
要将 Xinference 与 LangChain 结合使用,您需要先启动一个模型。您可以使用命令行界面 (CLI) 来完成此操作
!xinference launch -n vicuna-v1.3 -f ggmlv3 -q q4_0
Model uid: 915845ee-2a04-11ee-8ed4-d29396a3f064
将返回一个模型 UID 供您使用。现在您可以在 LangChain 中使用 Xinference 嵌入了。
from langchain_community.embeddings import XinferenceEmbeddings
xinference = XinferenceEmbeddings(
server_url="http://0.0.0.0:9997", model_uid="915845ee-2a04-11ee-8ed4-d29396a3f064"
)
API 参考:XinferenceEmbeddings
query_result = xinference.embed_query("This is a test query")
doc_result = xinference.embed_documents(["text A", "text B"])
最后,当您不再需要使用模型时,将其终止。
!xinference terminate --model-uid "915845ee-2a04-11ee-8ed4-d29396a3f064"