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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)

发布日期:2025-03-20 21:14:10 浏览次数: 1828 作者:阿坡RPA
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掌握Xinference+Dify本地部署,打造高效企业级知识库。

核心内容:
1. Xinference介绍及本地部署重要性
2. 详细步骤:从环境准备到容器创建
3. NVIDIA GPU支持及错误处理指南

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

 

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。

二、安装Xinference

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

一)打开 powershell

按下 win 键,搜索并打开powershell:

二)创建容器宿主机目录

造打开的 powershell 中粘贴如下命令,递归创建所需目录:

注意:目录位置可以根据自己电脑情况进行调整,此处默认创建在了C盘根目录,以后xinference的数据都会存在此处

mkdir "C:\xinference"

三)拉取xinference镜像并创建容器

还是在打开的 powershell 中粘贴如下命令,拉取并创建启动 xinference 容器:

请注意:本步是安装 xinference ,需要电脑支持 NVIDIA 的 GPU,否则,无法运行,会报如下错误:

& docker run -d `
    --name xinference `
    -v "C:\xinference:/xinference" `
    -e XINFERENCE_HOME="/xinference" `
    -p 9997:9997 `
    --gpus all `
    xprobe/xinference:latest `
    xinference-local -H 0.0.0.0 --log-level debug

至此,xinference 服务就创建完成并已经启动了,可以访问它的UI界面了 !

四)访问 Xinference 页面

浏览器输入:http://localhost:9997 即可访问

三、下载模型

此处要从huggingface上下载大模型 ,所以需要科学上网

一)下载embedding模型

点击 EMBEDDING MODELS ,这里我们选择排名比较靠前的 bge-large-zh-v1.5

点击部署以后,可以在容器内看到执行下载的信息

二)下载rerank模型

切换到 RERANK MODELS 下面,这里我们依旧选择 beg系列的模型:bge-reranker-large

他对中英文 支持都很不错

四、获取xinference一键安装包

如果自己电脑拉取docker镜像总失败,可以考虑下载我封装好的一键安装包。

不需要再去下载docker镜像,只需要点击Xinference.exe 即可启动xinference服务,且已经包含离线embedding+rerank模型,无需担心网络问题下载失败

关注公众号:阿坡RPA

回复关键字:xinference

即可获取xinference一键安装包

一)获取下载链接

二)解压缩

三)启动服务

四)等待服务启动完成

注意:根据电脑不同,启动时间各不相同,一般在3-5分钟左右,等自动打开浏览器页面,如果打开浏览器页面时,显示无法访问,说明服务还没完全启动,可以再等几分钟,在刷新一下页面即可

五)xinference页面

五、到Dify配置在xinference中安装的模型

来到Dify,点击右上角用户头像--》设置--》供应商,安装Xiference插件,用来配置模型

一)安装xinference插件

安装插件需要连接dify插件市场,可能需要科学上网,当然,也可以用别人下载好的插件,使用本地离线文件方式安装

二)配置模型

主要填写信息:

类型选择,模型名称,模型ID,xinference的服务器URL

其他选项默认

1、配置rerank模型

1)选择模型类型

2)填写模型名称和ID等信息

此处模型名称和模型UID相同,我们的xinference是在docker容器内的,所以,服务器URL是:http://host.docker.internal:9997

2、配置embedinig模型

嵌入模型配置和rerank模型的配置类似

1)选择模型类型

2)填写模型名称和ID等信息

六、Dify系统模型配置embbeding和rerank模型

七、小结

本文详细讲述了xinference的部署及与Dify上配置xinference部署好的嵌入模型和rerank模型。


xinference是一个非常强大的平台,他还可以部署很多强大的开源模型,比如:大语言模型,视频生成模型,图片生成模型,音频生成模型等等。大家部署完了以后,可以自己折腾更多的模型,为自己的工作场景提效。

有任何疑问欢迎蔚鑫ao-ai-coding联系我呀~




我是阿坡,叶动(原轻舟)AI工作室联合创始人,专注于AI+RPA自动化提效。

2025年是AI大模型应用+AI工作流全面落地的一年,我和明鉴老师,还有叶帮主三人一致致力于AI自动化落地与实战,经过去年在这一方向上的实践与探索,沉淀了丰富的实战经验。


于是,我们三人联合组建2025年度AI陪伴群,带领大家共赴这场AI时代的科技盛宴,每满50人涨价50元,详情请看海报:



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所以,我们觉得是时候让 RPA和智能体 来一个合体了!


我敢说,你要是学会了 RPA+智能体,分分钟起飞!简直是降维打击!

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