news 2026/2/18 11:42:43

Xinference-v1.17.1快速上手：VS Code插件集成，本地开发环境无缝调用LLM

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张小明

前端开发工程师

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Xinference-v1.17.1快速上手：VS Code插件集成，本地开发环境无缝调用LLM

Xinference-v1.17.1快速上手：VS Code插件集成，本地开发环境无缝调用LLM

你是不是也遇到过这样的场景：想在自己的项目里用上最新的开源大模型，但一看到复杂的部署流程、环境配置就头疼？或者，你已经用上了某个模型，但想换个更好的，却发现要改一大堆代码，牵一发而动全身？

今天要介绍的Xinference-v1.17.1，就是为了解决这些问题而生的。它让你能像点外卖一样，轻松地在本地、云端或自己的服务器上运行各种开源大语言模型、语音模型和多模态模型。最棒的是，它提供了一个统一的、类似OpenAI的API接口。这意味着，你只需要改一行代码，就能把项目里的GPT换成任何你喜欢的LLM，而不用重写整个应用逻辑。

更令人兴奋的是，现在你可以直接在VS Code里通过插件来管理和调用这些模型，真正实现开发环境与AI能力的无缝融合。这篇文章，我就带你从零开始，快速上手Xinference，并把它集成到你的VS Code工作流中。

1. 为什么选择Xinference？它能解决什么痛点？

在深入操作之前，我们先搞清楚Xinference到底能帮我们做什么。想象一下以下几个开发中常见的“痛”：

  • “部署地狱”：每个开源模型都有自己的一套安装、依赖和启动方式，学习成本高，容易出错。
  • “切换成本高”：今天用模型A写代码，明天发现模型B效果更好，但两个模型的API完全不同，迁移代码工作量巨大。
  • “硬件利用难”：手头有GPU也有CPU，但不知道如何让模型推理任务智能地利用所有硬件资源，发挥最大效能。
  • “开发流程割裂”：模型服务在远端或命令行，写代码、调试、调用要在不同窗口间来回切换，效率低下。

Xinference的出现，正是为了抚平这些“痛点”。它的核心价值在于“统一”和“简化”：

  1. 统一的API：不管背后是Llama 3、Qwen还是其他任何模型，对外都提供和OpenAI兼容的RESTful API。你的应用程序只需要学会和一种API对话。
  2. 简化的部署：一条命令就能拉取并启动一个模型，无需关心复杂的底层细节。
  3. 灵活的部署场景：可以在你的笔记本电脑上快速实验，也可以部署到公司的服务器集群进行分布式推理。
  4. 强大的生态集成：原生支持LangChain、LlamaIndex、Dify等热门AI框架，现在更可以通过VS Code插件深度融入开发环境。

接下来，我们就从安装开始，一步步体验这份“便捷”。

2. 环境准备与Xinference安装

为了获得最佳体验，我们推荐在Linux或macOS系统下进行，Windows用户可以使用WSL2。确保你的Python版本在3.8及以上。

2.1 安装Xinference

安装Xinference非常简单，只需要一条pip命令。建议使用虚拟环境来管理依赖。

# 创建并激活一个虚拟环境（可选但推荐） python -m venv xinference_env source xinference_env/bin/activate # Linux/macOS # 对于Windows: xinference_env\Scripts\activate # 使用pip安装Xinference pip install "xinference[all]"

这里安装的是[all]版本，它包含了运行各种模型（包括需要GPU加速的）所需的所有依赖。如果你只需要CPU推理，可以安装xinference基础包。

安装完成后，可以通过以下命令验证是否成功：

xinference --version

如果安装成功，终端会显示当前的Xinference版本号，例如Xorbits Inference 1.17.1。

2.2 启动Xinference服务

安装好之后，启动一个本地推理服务只需要一行命令：

xinference-local

执行这个命令后，Xinference会在本地启动一个服务。默认情况下，Web用户界面（WebUI）可以通过http://localhost:9997访问，而兼容OpenAI的API服务则运行在http://localhost:9997/v1。

打开浏览器，访问http://localhost:9997，你会看到一个简洁的管理界面。在这里，你可以查看、启动、停止和管理模型。

3. 在VS Code中集成Xinference：安装并配置插件

让Xinference在VS Code中运行，能极大提升开发效率。目前，虽然没有官方的“Xinference”插件，但我们可以通过配置使用“Rest Client”或“OpenAI”等通用插件来连接，或者寻找社区开发的兼容工具。这里我以一种高度集成化的模拟流程来展示理想的工作方式。

核心思路：我们将Xinference的本地API端点（http://localhost:9997/v1）配置到VS Code中能调用OpenAI API的插件里。

  1. 在VS Code中安装插件。 搜索并安装类似GenAI、Continue、Twinny或ChatGPT - Easy Code这类支持自定义API端点的AI助手插件。以某个支持自定义端点的插件为例，安装后通常会在侧边栏或状态栏出现图标。

  2. 配置插件连接本地Xinference。 打开插件的设置（通常在VS Code的设置settings.json中或插件的配置页面）。你需要添加或修改如下配置：

    "your-ai-plugin-name.endpoint": "http://localhost:9997/v1", "your-ai-plugin-name.apiKey": "任意非空字符串", // Xinference本地部署通常不验证API Key，但插件可能需要填写 "your-ai-plugin-name.model": "qwen2.5-coder:7b-instruct" // 这里填写你将在Xinference中启动的模型名称

    注意：不同的插件配置项名称不同，请根据具体插件的文档进行配置。关键是endpoint要指向你的本地Xinference服务。

  3. 在Xinference中启动一个模型。 回到Xinference的WebUI (http://localhost:9997) 或使用命令行，启动一个你需要的模型。例如，启动一个用于代码生成的模型：

    • 通过WebUI：点击 “Launch Model” -> 在“Model”下拉框中选择，例如qwen2.5-coder-> 选择规格如7b-instruct-> 点击 “Launch”。
    • 通过命令行：
      xinference launch --model-name qwen2.5-coder --model-format pytorch --size-in-billions 7 --model-type llm

    启动成功后，你会看到模型状态变为“Ready”，并分配了一个唯一的model_uid（如qwen2.5-coder-7b-instruct）。

  4. 在VS Code中测试调用。 配置好插件并启动模型后，你就可以在VS Code中直接使用了。例如：

    • 选中一段代码，右键选择插件菜单的“解释这段代码”。
    • 在插件的聊天框中输入：“用Python写一个快速排序函数”。 插件会将你的请求发送到http://localhost:9997/v1/chat/completions，由本地的Qwen模型生成回答，结果直接显示在VS Code编辑器内。

这样，你就拥有了一个完全在本地运行、隐私安全、且深度集成在开发环境中的AI编程助手。

4. 核心使用方式：从代码中调用Xinference模型

除了通过VS Code插件交互，更多时候我们需要在Python项目中程序化地调用模型。得益于OpenAI兼容的API，这变得异常简单。

4.1 使用OpenAI客户端库（推荐）

这是最优雅的方式，因为你未来切换回OpenAI官方服务或其他兼容服务时，代码几乎不用变。

首先，确保安装了OpenAI的Python库：

pip install openai

然后，在你的Python脚本中：

from openai import OpenAI # 关键一步：将客户端指向本地Xinference服务 client = OpenAI( base_url="http://localhost:9997/v1", # 你的Xinference API地址 api_key="not-needed" # 本地部署通常不需要key，但参数不能为空 ) # 启动的模型UID，可以在Xinference WebUI中看到 model_uid = "qwen2.5-coder-7b-instruct" # 像调用OpenAI API一样调用本地模型 response = client.chat.completions.create( model=model_uid, messages=[ {"role": "system", "content": "你是一个专业的Python程序员助手。"}, {"role": "user", "content": "写一个函数，计算斐波那契数列的第n项。"} ], stream=False, # 设置为True可以流式输出 temperature=0.7 ) print(response.choices[0].message.content)

看，这就是“更改一行代码”的威力：base_url从"https://api.openai.com/v1"换成了本地地址，你的所有后续代码逻辑都无需改动。

4.2 使用Xinference原生Python客户端

你也可以使用Xinference自己的客户端，它提供了一些额外的控制功能。

from xinference.client import Client client = Client("http://localhost:9997") # 连接到Xinference服务器 # 列出已启动的模型 models = client.list_models() print(f"运行中的模型: {models}") # 获取一个模型客户端 model = client.get_model("qwen2.5-coder-7b-instruct") # 使用模型生成内容 response = model.chat( prompt="用Pandas读取CSV文件并显示前5行", system_prompt="你是一个数据分析专家，用Python回答。", generate_config={"max_tokens": 500} ) print(response)

4.3 直接发送HTTP请求

对于快速测试或非Python环境，可以直接使用curl或任何HTTP库：

curl http://localhost:9997/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "qwen2.5-coder-7b-instruct", "messages": [ {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"} ] }'

5. 实践案例：构建一个本地AI代码审查工具

现在，让我们把上面的知识组合起来，做一个实用的小工具：一个本地AI代码审查脚本。它读取一个Python文件，使用本地Xinference模型检查其中的潜在问题并提出改进建议。

import argparse from openai import OpenAI import sys def code_review(file_path, model_uid="qwen2.5-coder-7b-instruct"): """ 使用本地Xinference模型对代码文件进行审查。 """ # 1. 读取代码文件 try: with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: code_content = f.read() except FileNotFoundError: print(f"错误：文件 '{file_path}' 未找到。") return # 2. 初始化指向本地Xinference的客户端 client = OpenAI( base_url="http://localhost:9997/v1", api_key="not-needed" ) # 3. 构建审查提示 system_prompt = """你是一个经验丰富的Python代码审查员。你的任务是仔细分析提供的代码，并： 1. 指出任何明显的bug、错误或潜在运行时异常。 2. 指出不符合PEP 8编码规范的地方。 3. 指出可以优化的性能瓶颈（如低效的循环、重复计算）。 4. 提出可读性改进建议（如更好的变量名、添加注释）。 5. 提供修改后的代码片段（如果适用）。 请用清晰、有条理的方式列出你的发现。""" user_prompt = f"请审查以下Python代码：\n```python\n{code_content}\n```" # 4. 调用模型 print(f"正在使用模型 '{model_uid}' 审查 {file_path}...\n") try: response = client.chat.completions.create( model=model_uid, messages=[ {"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": user_prompt} ], temperature=0.1, # 低温度使输出更确定、专注 max_tokens=1500 ) review_result = response.choices[0].message.content print("代码审查报告：") print("="*50) print(review_result) except Exception as e: print(f"调用模型时出错：{e}") print("请确保：") print("1. Xinference服务正在运行 (`xinference-local`)。") print(f"2. 模型 '{model_uid}' 已启动。") if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser(description="本地AI代码审查工具") parser.add_argument("file", help="要审查的Python文件路径") parser.add_argument("--model", default="qwen2.5-coder-7b-instruct", help="Xinference中的模型UID (默认: qwen2.5-coder-7b-instruct)") args = parser.parse_args() code_review(args.file, args.model)

如何使用这个工具：

  1. 将上面的脚本保存为local_code_reviewer.py。
  2. 确保Xinference服务正在运行，并且指定的模型（如qwen2.5-coder-7b-instruct）已启动。
  3. 在终端运行：
    python local_code_reviewer.py your_script.py
  4. 稍等片刻，你就能在终端看到一份详细的代码审查报告。

这个案例展示了如何将Xinference快速融入一个具体的开发场景，所有数据处理和模型推理都在本地完成，安全又高效。

6. 总结

通过本文的探索，你应该已经感受到Xinference-v1.17.1在简化开源大模型使用流程上的强大能力。我们来回顾一下关键要点：

  1. 核心价值是“统一网关”：Xinference充当了你与无数开源AI模型之间的桥梁，通过一个标准化（OpenAI兼容）的API，彻底消除了模型切换的成本。
  2. 部署极其简单：pip install和xinference-local两条命令就能让本地推理服务跑起来，通过WebUI管理模型直观又方便。
  3. 与VS Code深度集成：通过配置支持自定义端口的AI插件，我们可以将本地模型的能力直接注入到代码编辑器里，实现边写代码边获得AI辅助的流畅体验，这是开发效率的一次巨大提升。
  4. 编程友好：无论是使用官方的openai库，还是Xinference原生客户端，都能用简洁的代码调用模型，让AI能力快速成为你项目的一部分。
  5. 隐私与可控：所有数据都在本地或你掌控的服务器上处理，非常适合处理敏感代码、数据或需要合规的场景。

下一步，你可以尝试：

  • 在Xinference的WebUI里探索更多模型，比如图像生成的stable-diffusion-xl或多模态的llava-v1.5。
  • 研究Xinference的分布式部署，将大模型负载分布到多台机器上。
  • 将本地Xinference服务与LangChain结合，构建更复杂的AI应用链。

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