Xinference 多机部署#

docker login --username=qin@qinxuye.me registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com
# 镜像仓库密码: cre.uwd3nyn4UDM6fzm
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xinference-prod/xinference-prod:0.2.2-nvidia

备注

镜像仓库访问说明：

用户名：qin@qinxuye.me
密码：cre.uwd3nyn4UDM6fzm
仓库地址：registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com

这是访问Xinference企业版镜像仓库的凭据。登录成功后即可拉取相应的镜像。

启动Supervisor容器 #

docker run -it \
--name xinference-supervisor \
--network host \
--gpus all \
--shm-size=128g \
--restart unless-stopped \
-v </your/home/path>/.xinference:/root/.xinference \
-v </your/home/path>/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
-v </your/home/path>/.cache/modelscope:/root/.cache/modelscope \
-e XINFERENCE_PROCESS_START_METHOD=spawn \
-e XINFERENCE_PROMETHEUS_SRC=/opt/projects/prometheus \
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xinference-prod/xinference-prod:0.2.2-nvidia /bin/bash

重要

路径配置说明：

请将 </your/home/path> 替换为你的实际存储路径。可以选择：

主目录：/home/username 或 /Users/username
数据盘：/data 或 /mnt/data (推荐用于大容量存储)
自定义路径：任何有足够空间的目录

详细配置示例请参考 Nvidia系列文档中的”路径配置说明”部分。

启动Supervisor服务 #

在进入容器xinference-supervisor后，可以执行以下两种方式来启动Supervisor服务。

方法一：机器上只启动Supervisor节点#

./xinf-enterprise.sh --host <supervisor-ip> --port <supervisor-port> && \
xinference-supervisor --host <supervisor-ip> --port <supervisor-port> --log-level debug

重要

参数配置说明：

请将上述命令中的占位符替换为实际值：

<supervisor-ip>：Supervisor节点的IP地址
<supervisor-port>：Supervisor服务端口号

配置示例：

# 局域网部署示例
./xinf-enterprise.sh --host 192.168.1.100 --port 9997 && \
xinference-supervisor --host 192.168.1.100 --port 9997 --log-level debug

# 使用自定义端口
./xinf-enterprise.sh --host 192.168.1.100 --port 8888 && \
xinference-supervisor --host 192.168.1.100 --port 8888 --log-level debug

备注

访问说明：

Supervisor服务启动成功后，可通过 http://<supervisor-ip>:8000 访问WebUI界面
确保防火墙已开放相应端口（Supervisor端口 + 8000端口）
其他Worker节点需要能够访问Supervisor的IP地址和端口

方法二：机器上同时启动Supervisor和Worker节点#

./xinf-enterprise.sh --host <supervisor-ip> --port <supervisor-port> && \
xinference-local --host <supervisor-ip> --port <supervisor-port> --log-level debug

重要

参数配置说明：

此方法在单台机器上同时运行Supervisor和Worker功能，适用于单机多GPU场景。

配置示例：

# 单机部署示例
./xinf-enterprise.sh --host 192.168.1.100 --port 9997 && \
xinference-local --host 192.168.1.100 --port 9997 --log-level debug

备注

使用场景：

适用于单台高性能服务器，具有多个GPU
既提供调度管理功能，又直接参与模型推理
简化部署，减少网络通信开销

启动Worker #

同样以nvidia系列镜像为例，如要启动Worker，启动命令与Supervisor类似。

启动Worker容器 #

docker run -it \
--name xinference-worker-01 \
--network host \
--gpus all \
--shm-size=128g \
--restart unless-stopped \
-v </your/home/path>/.xinference:/root/.xinference \
-v </your/home/path>/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
-v </your/home/path>/.cache/modelscope:/root/.cache/modelscope \
-e XINFERENCE_PROCESS_START_METHOD=spawn \
-e XINFERENCE_PROMETHEUS_SRC=/opt/projects/prometheus \
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xinference-prod/xinference-prod:0.2.2-nvidia /bin/bash

重要

路径配置说明：

Worker节点的路径配置与Supervisor节点相同。请将 </your/home/path> 替换为你的实际存储路径。详细配置示例请参考 Nvidia系列文档中的”路径配置说明”部分。

启动Worker服务 #

在进入容器xinference-worker-01后，需要通过以下命令启动Worker服务。

xinference-worker -e "http://<supervisor-ip>:<supervisor-port>" --host <worker-ip> --log-level debug

重要

参数配置说明：

请将上述命令中的占位符替换为实际值：

<supervisor-ip>：Supervisor节点的IP地址
<supervisor-port>：Supervisor服务端口号
<worker-ip>：当前Worker节点的IP地址

配置示例：

# Worker节点连接到Supervisor
xinference-worker -e "http://192.168.1.100:9997" --host 192.168.1.101 --log-level debug

# 多个Worker节点示例
# Worker-01: 192.168.1.101
xinference-worker -e "http://192.168.1.100:9997" --host 192.168.1.101 --log-level debug

# Worker-02: 192.168.1.102
xinference-worker -e "http://192.168.1.100:9997" --host 192.168.1.102 --log-level debug

备注

网络要求：

Worker节点必须能够访问Supervisor节点的IP和端口
确保网络连通性和防火墙配置正确
建议在同一局域网内部署，减少网络延迟

部署验证 #

完成上述操作以后，就实现了Xinf的多机部署。以下步骤帮助您验证部署是否成功。

服务状态检查 #

检查容器状态：

# 在Supervisor节点上
docker ps | grep xinference-supervisor
docker logs xinference-supervisor

# 在Worker节点上
docker ps | grep xinference-worker
docker logs xinference-worker-01

检查网络连通性：

# 从Worker节点测试到Supervisor的连通性
curl http://<supervisor-ip>:<supervisor-port>/v1/cluster/workers

# 检查端口是否正常监听
netstat -tlnp | grep 9997  # Supervisor端口
netstat -tlnp | grep 8000  # WebUI端口

访问Web界面 #

打开浏览器，访问：http://<supervisor-ip>:8000
登录界面：如果配置了认证，请使用相应凭据登录
验证功能：确认可以正常访问各个功能模块

检查集群状态 #

在Web界面中验证以下内容：

节点管理页面： * Supervisor节点状态显示为”在线” * 所有Worker节点都显示在节点列表中 * 各节点的资源使用情况正常显示 * 节点连接状态为”已连接”

模型管理： * 可以查看可用模型列表 * 尝试在不同Worker节点上加载模型 * 验证模型负载均衡功能

API测试：

# 测试集群API
curl http://<supervisor-ip>:9997/v1/cluster/workers

# 测试模型推理
curl -X POST http://<supervisor-ip>:9997/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "model-name", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'

部署架构示例 #

典型的多机部署架构如下：

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   Supervisor    │    │    Worker-01    │    │    Worker-02    │
│  192.168.1.100  │    │  192.168.1.101  │    │  192.168.1.102  │
│   Port: 9997    │◄──►│                 │    │                 │
│   Web: 8000     │    │                 │    │                 │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘

部署流程总结 #

完整的多机部署流程如下：

准备阶段： 1. 确认所有节点满足系统要求 2. 规划IP地址和端口分配 3. 配置防火墙和网络连通性

部署阶段： 1. 在所有节点上拉取镜像 2. 启动Supervisor容器和服务 3. 启动Worker容器和服务 4. 验证节点连接状态

验证阶段： 1. 检查容器和服务状态 2. 访问WebUI界面 3. 验证集群功能 4. 进行API测试

运维建议： * 定期检查节点状态和资源使用情况 * 监控网络连接质量 * 及时处理异常节点 * 参考故障排除文档解决问题

Xinference 多机部署#

前置要求 #

系统要求 #

网络规划 #

概述 #

架构说明 #

启动Supervisor #

拉取镜像 #

启动Supervisor容器 #

启动Supervisor服务 #

方法一：机器上只启动Supervisor节点#

方法二：机器上同时启动Supervisor和Worker节点#

启动Worker #

启动Worker容器 #

启动Worker服务 #

部署验证 #

服务状态检查 #

访问Web界面 #

检查集群状态 #

部署架构示例 #

部署流程总结 #

相关文档 #

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