xinference更新

Xinference是一个用于深度学习推理性能优化的框架，它专注于提高模型部署在实际设备（如CPU、GPU、TPU等）上的效率。Xinference通常通过一些技术，比如模型量化、动态图优化、硬件加速等手段，帮助开发者构建高性能的推理服务。

最近的一次更新可能会包括了新的优化算法、支持更广泛的深度学习库或框架集成、提升了特定硬件平台的兼容性和性能，以及对AI计算标准的合规性增强。每次更新都会带来更多的功能特性，例如更快的推理速度、更低的内存消耗、更好的模型压缩效果等。

如果你想要获取具体的更新内容，可以访问xinference的官方GitHub页面查看最新的版本说明或者发布日志，那里会有详细的更新日志和技术文档。

相关问题

xinference unregister

Xinference是一个用于高性能推理的框架，它通常涉及到模型部署和优化。"unregister"这个词在这里可能是某个特定操作或函数的名称，表示从注册表、服务列表或其他系统资源中移除或注销之前注册的相关信息或资源。

在Xinference中，"unregister"可能是指对已经注册的模型或者推理服务进行解绑操作，比如从内存中卸载模型，从负载均衡器上移除服务，或者从追踪系统中移除性能指标等。这个操作通常是出于更新、维护或资源管理的需求。

具体操作步骤和语法可能会因Xinference的文档或API而异，一般需要明确的目标资源ID或其他唯一标识符才能完成unregister操作。

centos安装xinference

### 在 CentOS 上安装 Xinference

#### 准备工作
为了在 CentOS 上顺利部署 Xinference，需要确保操作系统已更新至最新状态并安装必要的依赖工具。

sudo yum update -y

#### 安装 Docker 环境
按照官方推荐的方式，在 CentOS 7 中可以通过 YUM 来配置和安装 Docker CE。这一步骤涉及到了一些前置条件的设置以及实际的软件包下载与安装过程[^1]：

# 设置YUM源
sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

# 开始安装Docker引擎
sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

# 启动服务并加入开机自启项
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

#### 创建 Python 运行环境
考虑到 Xinference 对 Python 版本的要求较高（至少为 3.9），这里建议通过 Conda 工具来管理虚拟环境及其内部组件版本控制问题[^3]：

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p $HOME/miniconda
export PATH="$HOME/miniconda/bin:$PATH"
conda init bash
source ~/.bashrc

# 构建指定Python版本(此处选用3.11)的新环境名为xinference
conda create --name xinference python=3.11
conda activate xinference

#### 获取并启动 Xinference 镜像
完成上述准备工作之后，就可以基于 Docker 平台拉取最新的 Xinference 映像文件，并将其作为后台进程运行起来[^5]：

docker pull xorbitsai/inference:latest
docker run -dit --name=xinference -v /path/to/local:/data -p 8080:8080 xorbitsai/inference:latest

请注意替换 `/path/to/local` 为你本地想要挂载的数据卷路径；端口号 `8080` 可依据实际情况调整。

如果中途意外中断了容器执行流程，则可以利用如下指令重新激活它[^4]:

docker ps -a | grep xinference
docker start <container_id>