xinference适配的setup

Xinference是一个基于PyTorch的推理优化库，它专注于提供高效的模型部署解决方案。如果你想要在Xinference上设置项目，通常需要以下几个步骤：

1. **安装**：首先，你需要在你的Python环境中安装Xinference，可以使用pip命令：

   pip install xinference

2. **环境配置**：检查你的环境是否支持CUDA（如果模型是GPU加速的），并确保已经安装了对应的PyTorch版本。

3. **加载模型**：从PyTorch模型开始，例如，你可以通过`torch.jit.load()`或者`.from_pretrained()`函数加载预训练模型。

4. **转换为Xinference模型**：使用`xinference.transformers.from_torch()`将PyTorch模型转换为Xinference可以处理的形式。这一步会生成一个更轻量级、适合推理的模型。

5. **加载到Xinference引擎**：创建一个Xinference的InferenceEngine实例，并指定转换后的模型文件路径。

6. **运行推理**：使用`engine.run()`方法传入输入数据，获取模型的预测结果。

import torch
from xinference import transforms

# 示例
model = torch.jit.load("your_model.pt")  # 加载模型
transformer = transforms.TensorToXinferenceModel(model)  # 转换
engine = transformer.to_engine()  # 创建引擎
input_data = ...  # 准备输入
output = engine.run(input_data)  # 运行推理