xinference 手动 添加 模型

Xinference 是一个基于 PyTorch 的推理框架，它旨在加速深度学习模型的部署和推理过程。如果你想要手动添加一个模型到 Xinference 中，你需要按照以下几个步骤操作：

1. **准备模型**: 首先，确保你有一个已经训练好的PyTorch模型。这通常是一个`nn.Module`实例。

2. **加载模型**: 使用`torch.jit.load`或`torch.jit.script`将模型转换为脚本模式，以便于保存和部署。例如：

   model = torch.hub.load('your_model_name', 'model') # 如果是从Hub加载
   scripted_model = torch.jit.script(model)

3. **导出为InferenceModule**: 将转换后的模型封装成`XinferenceModule`。Xinference提供了一个类`XinferenceModule`，用于封装脚本化的模型：

   from xinference import XinferenceModule
   inference_module = XinferenceModule(scripted_model)

4. **配置优化**: 根据需要，你可以设置模块的优化选项，比如设置内存优化级别、批处理大小等。

5. **保存模型**: 最后，你可以选择保存模型为`.pt`或`.bin`文件，便于以后加载使用：

   inference_module.save("my_model.pt")