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Open In ColabOpen on GitHub

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"
)
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"