xinference部署lora模型

### 如何使用 Xinference 部署 LoRA 模型

Xinference 是一个用于简化大型语言模型部署和服务化的工具。为了实现 LoRA (Low-Rank Adaptation) 模型的高效部署，通常需要遵循特定的工作流程来准备环境并配置必要的参数。

#### 准备工作

安装所需依赖库之前，确保 Python 版本不低于 3.8，并且已经设置了虚拟环境以便管理项目中的包版本。接着通过 pip 安装最新版的 `xinference` 和其他支持 LoRA 的扩展组件：

pip install xinference loralib transformers accelerate bitsandbytes

#### 加载预训练基础模型

加载预先训练好的 Transformer 架构作为基底，在此之上应用 LoRA 权重调整。这里假设使用 Hugging Face 上托管的一个流行的基础模型：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

base_model_name_or_path = "bigscience/bloomz-7b1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    base_model_name_or_path,
    torch_dtype=torch.float16,  # 使用半精度浮点数减少内存占用
    device_map="auto",          # 自动分配到可用设备(CPU/GPU)
)

#### 应用 LoRA 修改

引入低秩适应机制对上述基础模型进行增强处理。这一步骤涉及到了解目标领域数据特点之后精心挑选出来的超参设置：

import peft

config = peft.LoRAConfig(target_modules=["q_proj", "v_proj"], r=8, alpha=16)
lora_adapter = peft.get_peft_model(model, config)

# 如果已有保存过的 LoRA 参数文件，则可以直接加载它们
peft.PeftModel.from_pretrained(lora_adapter, "./path/to/lora_weights")

#### 启动 Xinference 接口服务

完成以上准备工作后，就可以利用 `xinference` 提供的功能快速启动 RESTful API 或 WebSocket Server 对外提供预测接口了：

from xinference.deploy import start_server

start_server(app=model, tokenizer=tokenizer, port=8000)

此时访问 http://localhost:8000 即可获取基于该 LoRA 调整后的 BLOOMZ 模型所提供的自然语言理解能力[^2]。