Xinference项目中使用vLLM后端实现工具调用的技术解析
2025-05-29 11:24:13作者:尤峻淳Whitney
背景介绍
Xinference作为一个开源的大模型推理框架,支持多种推理后端,其中vLLM因其高效的内存管理和推理性能而广受欢迎。在实际应用中,许多开发者希望通过vLLM后端实现模型的工具调用功能,但在配置过程中遇到了参数传递问题。
问题现象
在Xinference 1.2.2版本中,当尝试通过vLLM后端启动支持工具调用的模型时,会遇到以下关键错误:
AsyncEngineArgs.__init__() got an unexpected keyword argument 'enable-auto-tool-choice'
类似的,当使用下划线形式的参数名enable_auto_tool_choice
时,也会出现相同的错误提示。这表明Xinference框架在将参数传递给vLLM引擎时存在兼容性问题。
技术分析
vLLM引擎参数机制
vLLM引擎的AsyncEngineArgs类定义了可接受的初始化参数,而Xinference框架在封装vLLM后端时,直接将所有用户提供的参数传递给了引擎初始化函数。这种设计导致了不兼容参数的传递问题。
工具调用支持
要实现工具调用功能,vLLM服务需要以下关键参数:
--enable-auto-tool-choice
:启用自动工具选择功能--tool-call-parser hermes
:指定工具调用解析器
这些参数需要在服务启动时正确配置,才能支持模型的工具调用能力。
解决方案演进
Xinference 1.3.0版本的改进
在较新的1.3.0版本中,Xinference对vLLM服务参数的配置方式进行了优化:
- 将参数配置改为下拉列表形式
- 移除了直接的工具调用选项
- 提供了更结构化的参数传递机制
替代解决方案
对于需要完整工具调用功能的场景,开发者可以采用以下方案:
- 直接使用vLLM原生服务,绕过Xinference的代理层
- 手动配置所需的工具调用参数
- 通过vLLM的原生API实现工具调用功能
最佳实践建议
- 版本选择:如果需要工具调用功能,建议评估使用Xinference最新版本或直接使用vLLM原生服务
- 参数验证:在传递自定义参数前,先查阅对应版本的vLLM文档,确认参数名称和格式
- 功能测试:在正式部署前,充分测试工具调用的各个场景
- 性能监控:工具调用可能增加推理延迟,需要监控系统资源使用情况
技术展望
随着大模型工具调用需求的增长,预计未来版本的Xinference将会:
- 提供更完善的工具调用支持
- 优化参数传递机制
- 增加工具调用的监控和管理功能
- 提供更丰富的示例和文档
总结
在Xinference框架中使用vLLM后端实现工具调用功能时,开发者需要注意版本兼容性和参数传递机制。当前版本中,直接配置工具调用参数存在限制,可以采用直接使用vLLM服务的替代方案。随着框架的迭代更新,这一功能的支持将会更加完善和易用。
登录后查看全文
热门项目推荐
- QQwen3-Next-80B-A3B-InstructQwen3-Next-80B-A3B-Instruct 是一款支持超长上下文(最高 256K tokens)、具备高效推理与卓越性能的指令微调大模型00
- QQwen3-Next-80B-A3B-ThinkingQwen3-Next-80B-A3B-Thinking 在复杂推理和强化学习任务中超越 30B–32B 同类模型,并在多项基准测试中优于 Gemini-2.5-Flash-Thinking00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0266cinatra
c++20实现的跨平台、header only、跨平台的高性能http库。C++00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile06
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
139
1.91 K

deepin linux kernel
C
22
6

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0

React Native鸿蒙化仓库
C++
192
273

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
923
551

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
421
392

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189

为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
74
64

本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
344
1.3 K

Elasticsearch
国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
36
8