third-party/xinference/

tangwang
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docs/亚马逊到店匠格式转换分析.md
third-party/xinference/ENV_SETUP.md
third-party/xinference/QUICKSTART.md
third-party/xinference/README.md
third-party/xinference/STATUS.md
third-party/xinference/activate.sh
third-party/xinference/api_examples.sh
third-party/xinference/deploy_models.py
third-party/xinference/docker-compose.yml
third-party/xinference/ecommerce_demo.py
third-party/xinference/install_nvidia_container_toolkit.sh
third-party/xinference/requirements.txt
third-party/xinference/setup_alias.sh
third-party/xinference/setup_env.sh
third-party/xinference/start.sh
third-party/xinference/start_gpu_manual.sh
third-party/xinference/stop.sh
third-party/xinference/xinference使用文档.md
@@ -366,3 +366,5 @@ python scripts/amazon_xlsx_to_shoplazza_xlsx.py \
  
  
  
+
+
@@ -0,0 +1,162 @@
+# Xinference 环境配置指南
+
+独立的 Conda 环境用于运行 Xinference 客户端和演示脚本。
+
+## 📋 快速开始
+
+### 方法1：一键安装和配置（推荐）
+
+```bash
+cd /data/tw/SearchEngine/third-party/xinference
+
+# 1. 创建环境
+bash setup_env.sh
+
+# 2. 设置快捷别名
+bash setup_alias.sh
+
+# 3. 使配置生效
+source ~/.bashrc  # 或 source ~/.zshrc
+
+# 4. 激活环境
+xinference-env
+```
+
+### 方法2：手动配置
+
+```bash
+# 1. 创建环境
+conda create -n xinference python=3.10 -y
+
+# 2. 激活环境
+conda activate xinference
+
+# 3. 安装依赖
+pip install xinference-client numpy requests
+
+# 4. 运行演示
+python ecommerce_demo.py
+```
+
+## 🚀 快捷命令
+
+配置别名后，可以使用以下快捷命令：
+
+| 命令 | 说明 |
+|------|------|
+| `xinference-env` | 激活环境并切换到 Xinference 目录 |
+| `xinference-activate` | 仅激活 Xinference 环境 |
+| `xinference-cd` | 切换到 Xinference 目录 |
+
+## 📦 已安装的包
+
+- `xinference-client` - Xinference 客户端库
+- `numpy` - 数值计算库
+- `requests` - HTTP 请求库
+
+## 💡 使用示例
+
+### 激活环境后运行演示
+
+```bash
+# 方式1: 使用快捷命令
+xinference-env
+python ecommerce_demo.py
+
+# 方式2: 手动激活
+conda activate xinference
+python ecommerce_demo.py
+
+# 方式3: 使用激活脚本
+source activate.sh
+python ecommerce_demo.py
+```
+
+### 部署模型
+
+```bash
+# 确保环境已激活
+xinference-env
+
+# 运行部署脚本
+python deploy_models.py
+```
+
+### 运行简单测试
+
+```bash
+xinference-env
+python ecommerce_demo.py --simple
+```
+
+## 🛠️ 脚本说明
+
+| 脚本 | 说明 |
+|------|------|
+| `setup_env.sh` | 创建 Xinference Conda 环境 |
+| `setup_alias.sh` | 设置 Shell 快捷别名 |
+| `activate.sh` | 快速激活环境的脚本 |
+| `start.sh` | 启动 Xinference Docker 服务 |
+
+## 🔧 环境管理
+
+### 更新环境
+
+```bash
+conda activate xinference
+pip install --upgrade xinference-client numpy
+```
+
+### 删除环境
+
+```bash
+conda env remove -n xinference -y
+```
+
+### 查看已安装的包
+
+```bash
+conda activate xinference
+pip list
+```
+
+## 📝 注意事项
+
+1. **Docker 服务**：Xinference 服务本身运行在 Docker 中，不需要 Python 环境
+2. **客户端**：Python 环境仅用于运行客户端脚本（如 `ecommerce_demo.py`）
+3. **独立环境**：使用独立环境避免与其他项目的依赖冲突
+
+## 🐛 故障排除
+
+### 问题：找不到 xinference-client
+
+```bash
+# 重新安装
+conda activate xinference
+pip install xinference-client --force-reinstall
+```
+
+### 问题：环境激活失败
+
+```bash
+# 初始化 conda
+conda init bash
+source ~/.bashrc
+
+# 然后再激活
+conda activate xinference
+```
+
+### 问题：快捷命令不生效
+
+```bash
+# 手动添加别名到 ~/.bashrc
+echo 'alias xinference-env="source /data/tw/SearchEngine/third-party/xinference/activate.sh"' >> ~/.bashrc
+source ~/.bashrc
+```
+
+## 📚 相关文档
+
+- [Xinference 官方文档](https://inference.readthedocs.io/)
+- [电商搜索演示](ecommerce_demo.py)
+- [模型部署脚本](deploy_models.py)
@@ -0,0 +1,137 @@
+# Xinference 快速使用指南
+
+## ✅ 环境已配置完成！
+
+您的 **xinference** conda 环境已创建并配置好了所有依赖。
+
+## 🚀 快速开始
+
+### 方式1：使用快捷命令（推荐）
+
+在新的终端窗口中：
+
+```bash
+# 首次使用需要重新加载配置
+source ~/.bashrc
+
+# 然后就可以直接使用快捷命令
+xinference-env
+
+# 运行演示
+python ecommerce_demo.py
+```
+
+### 方式2：手动激活
+
+```bash
+# 激活环境
+conda activate xinference
+
+# 运行演示
+python ecommerce_demo.py
+```
+
+### 方式3：使用激活脚本
+
+```bash
+# 切换到目录
+cd /data/tw/SearchEngine/third-party/xinference
+
+# 使用激活脚本
+source activate.sh
+
+# 运行演示
+python ecommerce_demo.py
+```
+
+## 📝 可用命令
+
+| 快捷命令 | 说明 |
+|---------|------|
+| `xinference-env` | 激活环境并切换到 Xinference 目录 |
+| `xinference-activate` | 仅激活 xinference 环境 |
+| `xinference-cd` | 切换到 Xinference 目录 |
+
+## 🧪 测试环境
+
+激活环境后，运行以下命令测试：
+
+```bash
+python -c "from xinference_client import RESTfulClient; print('✅ 环境配置成功！')"
+```
+
+应该显示：`✅ 环境配置成功！`
+
+## 🔧 环境信息
+
+- **环境名**: xinference
+- **Python 版本**: 3.10.19
+- **已安装包**:
+  - xinference-client 1.15.0
+  - numpy 2.2.6
+  - requests 2.32.5
+
+## 📚 下一步
+
+1. **启动 Xinference 服务**（如果还没启动）:
+   ```bash
+   bash start.sh
+   ```
+
+2. **部署模型**:
+   ```bash
+   xinference-env
+   python deploy_models.py
+   ```
+
+3. **运行演示**:
+   ```bash
+   xinference-env
+   python ecommerce_demo.py
+   ```
+
+4. **退出环境**:
+   ```bash
+   conda deactivate
+   ```
+
+## 🐛 常见问题
+
+### 问题1：快捷命令不生效
+
+```bash
+# 重新加载配置
+source ~/.bashrc
+
+# 或者打开新的终端窗口
+```
+
+### 问题2：找不到 xinference_client
+
+```bash
+# 确认环境已激活
+conda activate xinference
+
+# 检查安装
+pip list | grep xinference
+
+# 如果没有，重新安装
+pip install xinference-client
+```
+
+### 问题3：启动脚本找不到命令
+
+确保使用正确的 Python 环境：
+```bash
+# 激活环境后再运行
+conda activate xinference
+python ecommerce_demo.py
+```
+
+## 💡 提示
+
+- Xinference 服务运行在 Docker 中（端口 9997/9998）
+- Python 环境仅用于运行客户端脚本
+- 使用 `xinference-env` 快捷命令最方便
+
+详细文档请参考: [ENV_SETUP.md](ENV_SETUP.md)
@@ -0,0 +1,715 @@
+# Xinference 电商搜索部署完整指南
+
+使用 Qwen3-Embedding 和 Qwen3-Reranker 构建两阶段搜索系统（密集检索 + 精排）
+
+## 📋 快速导航
+
+- [快速开始](#快速开始)
+- [系统要求](#系统要求)
+- [完整安装步骤](#完整安装步骤)
+- [GPU 配置](#gpu-配置)
+- [模型部署](#模型部署)
+- [使用示例](#使用示例)
+- [故障排除](#故障排除)
+
+---
+
+## 快速开始
+
+### 最快 5 分钟上手（CPU 模式）
+
+```bash
+cd /data/tw/SearchEngine/third-party/xinference
+
+# 1. 启动 Xinference 服务（自动 CPU 模式）
+bash start.sh
+
+# 2. 创建 Python 环境
+bash setup_env.sh
+bash setup_alias.sh
+source ~/.bashrc
+
+# 3. 激活环境
+xinference-env
+
+# 4. 部署模型（CPU 模式，慢但可用）
+python deploy_models.py
+
+# 5. 运行演示
+python ecommerce_demo.py
+```
+
+**注意**：CPU 模式仅用于测试，生产环境请使用 GPU 模式。
+
+---
+
+## 系统要求
+
+### 硬件配置
+
+| 组件 | 最低配置 | 推荐配置 |
+|------|---------|---------|
+| CPU | 8核 | 16核+ |
+| 内存 | 16GB | 64GB+ |
+| GPU | 无（CPU 模式） | NVIDIA Tesla T4 16GB+ |
+| 存储 | 30GB | 100GB+ SSD |
+
+**GPU 显存需求**：
+- Qwen3-Embedding (4B): ~8GB
+- Qwen3-Reranker (4B): ~8GB
+- 两个模型同时运行: ~16GB+
+
+### 软件要求
+
+- **操作系统**: Linux (Ubuntu 20.04+, CentOS 7+)
+- **Docker**: 20.10+
+- **Docker Compose**: v2.0+
+- **NVIDIA Driver**: 525.0+ (GPU 模式)
+- **Conda**: Miniconda3 或 Anaconda3
+- **Python**: 3.10
+
+---
+
+## 完整安装步骤
+
+### 步骤 1: 环境检查
+
+```bash
+# 检查系统信息
+cat /etc/os-release
+
+# 检查 GPU（如果有）
+nvidia-smi
+
+# 检查 Docker
+docker --version
+docker compose version
+
+# 检查 Conda
+conda --version
+```
+
+### 步骤 2: 启动 Xinference 服务
+
+#### 选项 A: CPU 模式（快速测试）
+
+```bash
+cd /data/tw/SearchEngine/third-party/xinference
+bash start.sh
+```
+
+**特点**：
+- ✅ 无需额外配置
+- ✅ 快速启动
+- ❌ 速度慢（10-50倍）
+- ❌ 仅适合测试
+
+#### 选项 B: GPU 模式（生产环境）
+
+**自动安装 NVIDIA Container Toolkit**：
+
+```bash
+cd /data/tw/SearchEngine/third-party/xinference
+bash install_nvidia_container_toolkit.sh
+```
+
+脚本会自动：
+1. 检测系统类型
+2. 添加 NVIDIA 仓库
+3. 安装 nvidia-container-toolkit
+4. 配置 Docker 运行时
+5. 重启 Docker 服务
+6. 验证安装
+
+**手动安装（可选）**：
+
+```bash
+# Ubuntu/Debian
+distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
+curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
+curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | \
+  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
+
+sudo apt-get update
+sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
+
+sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
+sudo systemctl restart docker
+```
+
+**安装完成后，重新启动服务**：
+
+```bash
+# 停止旧容器
+sudo docker stop xinference
+sudo docker rm xinference
+
+# 重新启动（自动使用 GPU）
+bash start.sh
+```
+
+**验证 GPU 模式**：
+
+```bash
+# 检查服务日志
+sudo docker logs xinference | grep -i gpu
+
+# 或者检查 GPU 使用
+nvidia-smi
+```
+
+### 步骤 3: 配置 Python 环境
+
+```bash
+cd /data/tw/SearchEngine/third-party/xinference
+
+# 自动创建环境
+bash setup_env.sh
+
+# 设置快捷别名
+bash setup_alias.sh
+
+# 使配置生效
+source ~/.bashrc
+```
+
+**环境信息**：
+- 环境名: `xinference`
+- Python: 3.10.19
+- 包: xinference-client 1.15.0, numpy 2.2.6
+
+**快捷命令**：
+```bash
+xinference-env           # 激活环境并切换目录
+xinference-activate     # 仅激活环境
+xinference-cd          # 切换到 xinference 目录
+```
+
+### 步骤 4: 验证安装
+
+```bash
+# 检查 Xinference 服务
+curl http://localhost:9997/v1/models
+
+# 预期输出
+{"object":"list","data":[]}
+
+# 检查 Python 环境
+xinference-env
+python -c "from xinference_client import RESTfulClient; print('✅ 环境配置成功！')"
+
+# 查看 Dashboard
+open http://localhost:9998
+# 或在浏览器访问
+```
+
+---
+
+## GPU 配置
+
+### 检查 GPU 状态
+
+```bash
+# 检查 NVIDIA 驱动
+nvidia-smi
+
+# 检查 Docker GPU 支持
+sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
+
+# 预期输出（成功）
++-----------------------------------------------------------------------------+
+| NVIDIA-SMI 525.85.12    Driver Version: 525.85.12    CUDA Version: 11.0     |
+|-------------------------------+----------------------+----------------------+
+| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
+| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
+|===============================+======================+======================|
+|   0  Tesla T4            On   | 00000000:00:1E.0 Off |                    0 |
+| 34%   42C    P8    16W / 70W |      0MiB / 16384MiB |      0%      Default |
++-------------------------------+----------------------+----------------------+
+```
+
+### GPU 可用性测试
+
+```bash
+# 测试 1: 检查 Xinference 是否能看到 GPU
+curl http://localhost:9997/v1/models
+
+# 测试 2: 尝试部署一个小模型测试 GPU
+xinference-env
+python -c "
+from xinference_client import RESTfulClient
+client = RESTfulClient('http://localhost:9997')
+# 列出支持的 GPU 模型
+# 如果成功，说明 GPU 可用
+"
+```
+
+### 多 GPU 配置
+
+```bash
+# 使用 GPU 0
+python deploy_models.py --gpu 0
+
+# 使用 GPU 1
+python deploy_models.py --gpu 1
+
+# 使用多个 GPU
+python deploy_models.py --gpu 0,1
+```
+
+---
+
+## 模型部署
+
+### 部署 Qwen3 4B 模型
+
+#### 完整部署（Embedding + Reranker）
+
+```bash
+xinference-env
+
+# 部署所有模型
+python deploy_models.py
+```
+
+**预期输出**：
+```
+============================================================
+  Qwen3 模型自动部署
+============================================================
+
+🔗 连接到 Xinference 服务: http://localhost:9997
+✅ 连接成功！
+
+============================================================
+  部署 Qwen3-Embedding 模型 (4B)
+============================================================
+
+⏳ 正在部署，首次运行需要下载模型，请耐心等待...
+   模型大小: ~8GB
+   上下文长度: 8192 tokens
+   向量维度: 1024
+
+✅ Qwen3-Embedding 部署成功！
+   模型 UID: qwen3-embedding-4b
+
+============================================================
+  部署 Qwen3-Reranker 模型 (4B)
+============================================================
+
+✅ Qwen3-Reranker 部署成功！
+   模型 UID: qwen3-reranker-4b
+
+============================================================
+  🎉 模型部署完成！
+============================================================
+```
+
+**预计时间**（GPU 模式）：
+- 首次下载: 5-15 分钟（取决于网络）
+- 模型加载: 2-5 分钟
+
+#### 单独部署
+
+```bash
+# 仅部署 Embedding
+python deploy_models.py --embedding-only
+
+# 仅部署 Reranker
+python deploy_models.py --reranker-only
+
+# 指定 GPU
+python deploy_models.py --gpu 1
+```
+
+#### 查看已部署模型
+
+```bash
+# 使用脚本
+python deploy_models.py --list
+
+# 使用 API
+curl http://localhost:9997/v1/models | python -m json.tool
+```
+
+### 测试模型
+
+#### 测试 Embedding
+
+```bash
+xinference-env
+python -c "
+from xinference_client import RESTfulClient
+
+client = RESTfulClient('http://localhost:9997')
+model = client.get_model('qwen3-embedding-4b')
+
+result = model.create_embedding('测试文本')
+vector = result['data'][0]['embedding']
+
+print(f'✅ 向量维度: {len(vector)}')
+print(f'✅ 前5维: {vector[:5]}')
+"
+```
+
+#### 测试 Reranker
+
+```bash
+xinference-env
+python -c "
+from xinference_client import RESTfulClient
+
+client = RESTfulClient('http://localhost:9997')
+model = client.get_model('qwen3-reranker-4b')
+
+query = '适合老人用的智能手机'
+docs = ['华为畅享60 6000mAh', '小米手环8']
+
+results = model.rerank([(query, doc) for doc in docs])
+
+for doc, score in zip(docs, results):
+    print(f'[{score[\"relevance_score\"]:.4f}] {doc}')
+"
+```
+
+---
+
+## 使用示例
+
+### 电商搜索两阶段架构
+
+```
+用户查询: "适合老人用的智能手机大屏幕长续航"
+    ↓
+┌──────────────────────────────────────┐
+│ 阶段1: 密集检索 (Dense Retrieval)     │
+│ Qwen3-Embedding (4B)                 │
+│ 召回 Top-200                         │
+└──────────────────────────────────────┘
+    ↓
+┌──────────────────────────────────────┐
+│ 阶段2: 精排 (Reranking)              │
+│ Qwen3-Reranker (4B)                  │
+│ Top-200 → Top-10                     │
+└──────────────────────────────────────┘
+    ↓
+最终结果
+```
+
+### 运行演示
+
+```bash
+xinference-env
+
+# 完整演示
+python ecommerce_demo.py
+
+# 简单演示
+python ecommerce_demo.py --simple
+
+# 指定模型 UID
+python ecommerce_demo.py --embedding qwen3-embedding-4b --reranker qwen3-reranker-4b
+```
+
+**输出示例**：
+```
+======================================================================
+  🛒 电商搜索实战演示 - Qwen3 双塔架构
+======================================================================
+
+🔗 连接到 Xinference 服务...
+✅ 连接成功！
+
+⏳ 加载模型...
+✅ 模型加载完成
+
+======================================================================
+🔍 搜索查询: 适合老人用的智能手机大屏幕长续航
+======================================================================
+
+📊 阶段1: 密集检索（召回 Top-200）
+----------------------------------------------------------------------
+⏱️  密集检索耗时: 0.23秒
+✅ 召回 200 个候选商品
+
+🎯 阶段2: 精排（Cross-Encoder 打分）
+----------------------------------------------------------------------
+⏱️  精排耗时: 0.15秒
+
+🎯 搜索结果 (Top 5):
+----------------------------------------------------------------------
+1. [0.9876] 华为畅享60 6000mAh超长续航 护眼大屏 鸿蒙系统
+2. [0.9654] OPPO A1 5000mAh电池 简易模式适合长辈
+3. [0.9432] vivo Y78 5000mAh大电池 120Hz高刷屏
+4. [0.9210] 荣耀Play7T 6000mAh巨量电池 双卡双待
+5. [0.8976] 诺基亚C31 5050mAh电池 耐用三防
+```
+
+### 代码示例
+
+#### Python SDK
+
+```python
+from xinference_client import RESTfulClient
+
+# 连接服务
+client = RESTfulClient("http://localhost:9997")
+
+# 获取模型
+embedding_model = client.get_model("qwen3-embedding-4b")
+reranker_model = client.get_model("qwen3-reranker-4b")
+
+# 1. 生成 Embedding
+query = "高端智能手机"
+query_vector = embedding_model.create_embedding(query)["data"][0]["embedding"]
+
+# 2. 搜索商品（假设有预计算的向量）
+# products_with_vectors = [...]
+
+# 3. 精排
+results = reranker_model.rerank([
+    (query, "华为 Mate 60 Pro 卫星通信"),
+    (query, "iPhone 15 Pro Max 钛金属"),
+    (query, "小米14 Pro 徕卡光学")
+])
+
+for result in results:
+    print(f"[{result['relevance_score']:.4f}] {result['index']}")
+```
+
+#### REST API
+
+```bash
+# Embedding API
+curl -X POST http://localhost:9997/v1/embeddings \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "model": "qwen3-embedding-4b",
+    "input": ["测试文本"]
+  }'
+
+# Reranker API
+curl -X POST http://localhost:9997/v1/rerank \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "model": "qwen3-reranker-4b",
+    "query": "适合老人用的手机",
+    "documents": [
+      "华为畅享60 6000mAh",
+      "小米手环8"
+    ],
+    "top_n": 5
+  }'
+```
+
+---
+
+## 故障排除
+
+### 问题 1: GPU 不可用
+
+**症状**：
+```
+Worker can only see these GPUs: [].
+```
+
+**解决方案**：
+
+```bash
+# 1. 安装 NVIDIA Container Toolkit
+bash install_nvidia_container_toolkit.sh
+
+# 2. 重启服务
+sudo docker stop xinference
+sudo docker rm xinference
+bash start.sh
+
+# 3. 验证
+nvidia-smi
+```
+
+### 问题 2: 模型下载失败
+
+**症状**：
+```
+Failed to download model
+```
+
+**解决方案**：
+
+```bash
+# 使用国内镜像
+export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
+python deploy_models.py
+```
+
+### 问题 3: 显存不足
+
+**症状**：
+```
+CUDA out of memory
+```
+
+**解决方案**：
+
+```bash
+# 只部署一个模型
+python deploy_models.py --embedding-only
+
+# 或使用不同的 GPU
+python deploy_models.py --gpu 1
+```
+
+### 问题 4: 导入错误
+
+**症状**：
+```
+ModuleNotFoundError: No module named 'xinference'
+```
+
+**解决方案**：
+
+```bash
+# 激活正确的环境
+xinference-env
+
+# 重新安装依赖
+pip install xinference-client --force-reinstall
+```
+
+### 问题 5: 服务连接失败
+
+**解决方案**：
+
+```bash
+# 检查服务状态
+curl http://localhost:9997/v1/models
+
+# 查看日志
+sudo docker logs -f xinference
+
+# 重启服务
+sudo docker restart xinference
+```
+
+---
+
+## 进阶配置
+
+### 性能优化
+
+1. **离线向量预计算**
+2. **向量数据库集成**（Milvus/Pinecone）
+3. **Redis 缓存**
+4. **批量处理**
+
+### 生产部署
+
+```
+                    ┌─────────────┐
+                    │   负载均衡   │
+                    └──────┬──────┘
+                           │
+              ┌────────────┼────────────┐
+              │            │            │
+         ┌────▼────┐  ┌───▼────┐  ┌───▼────┐
+         │Xinference│ │Xinference│ │Xinference│
+         │ Instance1│ │ Instance2│ │ Instance3│
+         └────┬────┘  └───┬────┘  └───┬────┘
+              │            │            │
+              └────────────┼────────────┘
+                           │
+                    ┌──────▼──────┐
+                    │   向量数据库   │
+                    │   (Milvus)   │
+                    └─────────────┘
+```
+
+### 监控指标
+
+```python
+metrics = {
+    "latency_p50": "< 100ms",
+    "latency_p99": "< 300ms",
+    "qps": "100+",
+    "gpu_utilization": "< 80%",
+    "cache_hit_rate": "> 60%"
+}
+```
+
+---
+
+## 附录
+
+### 常用命令
+
+```bash
+# 服务管理
+bash start.sh                      # 启动服务
+sudo docker logs -f xinference     # 查看日志
+sudo docker restart xinference     # 重启服务
+sudo docker stop xinference        # 停止服务
+
+# 环境管理
+xinference-env                     # 激活环境
+conda deactivate                   # 退出环境
+
+# 模型管理
+python deploy_models.py            # 部署模型
+python deploy_models.py --list     # 列出模型
+curl http://localhost:9997/v1/models  # API 查询
+
+# 演示示例
+python ecommerce_demo.py           # 运行演示
+python ecommerce_demo.py --simple  # 简单示例
+```
+
+### 目录结构
+
+```
+xinference/
+├── README.md                              # 本文档
+├── QUICKSTART.md                          # 快速开始
+├── ENV_SETUP.md                           # 环境配置详解
+├── start.sh                               # 服务启动脚本
+├── install_nvidia_container_toolkit.sh    # NVIDIA Toolkit 安装
+├── setup_env.sh                           # Conda 环境创建
+├── setup_alias.sh                         # Shell 别名配置
+├── activate.sh                            # 环境激活脚本
+├── deploy_models.py                       # 模型部署脚本
+├── ecommerce_demo.py                      # 电商搜索示例
+├── docker-compose.yml                     # Docker Compose 配置
+└── models/                                # 模型存储目录
+```
+
+### 参考资源
+
+- [Xinference 官方文档](https://inference.readthedocs.io/)
+- [Qwen3 模型介绍](https://github.com/QwenLM/Qwen3)
+- [Docker 部署指南](https://docs.docker.com/)
+- [NVIDIA Container Toolkit](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/)
+
+---
+
+## 总结
+
+本文档提供了 Xinference 电商搜索系统的完整部署指南：
+
+✅ **环境准备**: Docker + Conda + GPU 驱动
+✅ **服务安装**: CPU/GPU 两种模式
+✅ **环境配置**: 自动化脚本 + 快捷命令
+✅ **模型部署**: Qwen3-Embedding 4B + Qwen3-Reranker 4B
+✅ **使用示例**: 两阶段搜索架构
+✅ **故障排除**: 常见问题及解决方案
+
+**下一步**：
+1. 根据需求选择 CPU 或 GPU 模式
+2. 部署模型并运行演示
+3. 根据实际数据集调整参数
+4. 集成向量数据库进行优化
+
+---
+
+**文档版本**: v1.0
+**最后更新**: 2025-12-25
+**维护者**: Search Engine Team
@@ -0,0 +1,158 @@
+# 当前状态总结
+
+## ✅ 已完成
+
+1. **Xinference 服务**：正常运行（CPU 模式）
+2. **API 测试**：正常工作（http://localhost:9997）
+3. **Python 环境**：已配置（xinference conda 环境）
+4. **代码修复**：所有脚本已更新
+5. **GPU 设备**：硬件正常（Tesla T4）
+6. **NVIDIA 驱动**：已安装（570.86.10）
+
+## ❌ 当前问题
+
+**GPU 检测失败**：Xinference worker 无法检测到 GPU
+
+```
+Worker cannot use the GPUs with these indexes: [0]
+Worker can only see these GPUs: []
+```
+
+**根本原因**：缺少 `nvidia-container-toolkit`，Docker 容器无法正确暴露 GPU 给 Xinference
+
+## 🔧 解决方案（三选一）
+
+### 方案 1：安装 nvidia-container-toolkit（推荐，但需要网络）
+
+**当有网络时执行**：
+
+```bash
+# 下载并安装 RPM 包（需要访问 GitHub 或 NVIDIA 镜像）
+# 方法 A: 从 NVIDIA 仓库
+distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID | sed 's/\.//')
+curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | \
+  sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo
+
+sudo yum install -y nvidia-container-toolkit
+sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
+sudo systemctl restart docker
+
+# 重启 Xinference
+sudo docker stop xinference
+sudo docker rm xinference
+bash start.sh  # 会自动使用 GPU
+
+# 部署模型
+python deploy_models.py
+```
+
+### 方案 2：使用 CPU 模式（当前可用，但速度慢）
+
+**立即可用**：
+
+```bash
+# 使用 start.sh（CPU 模式）
+bash start.sh
+
+# 部署较小的模型（修改 deploy_models.py 中的模型大小）
+# 将 model_size_in_billions=4 改为 model_size_in_billions=0
+python deploy_models.py
+
+# 或直接运行演示（使用默认小模型）
+python ecommerce_demo.py
+```
+
+**优点**：
+- ✅ 立即可用
+- ✅ 无需额外配置
+- ✅ 功能完整
+
+**缺点**：
+- ❌ 速度慢（10-50倍）
+- ❌ 仅适合测试和演示
+
+### 方案 3：等待网络恢复后安装
+
+**保存以下命令供后续使用**：
+
+```bash
+# NVIDIA Container Toolkit 安装命令
+# 保存到文件: ~/install_nvidia_toolkit_when_network_available.sh
+
+#!/bin/bash
+# AliLinux/RHEL8 安装脚本
+
+# 1. 添加仓库
+curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/rhel8/nvidia-docker.repo | \
+  sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo
+
+# 2. 安装
+sudo yum install -y nvidia-container-toolkit
+
+# 3. 配置 Docker
+sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
+
+# 4. 重启 Docker
+sudo systemctl restart docker
+
+# 5. 验证
+sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
+```
+
+## 📊 当前系统信息
+
+```bash
+# 硬件
+GPU: Tesla T4 16GB
+驱动: 570.86.10
+
+# 软件
+Docker: 26.1.3
+Python: 3.10.19 (xinference 环境)
+Xinference: 运行中（端口 9997/9998）
+
+# 服务状态
+API: http://localhost:9997 ✓
+Dashboard: http://localhost:9998
+```
+
+## 🎯 推荐操作
+
+**立即可做**：
+```bash
+# 使用 CPU 模式测试功能
+# 1. 确保服务运行
+curl http://localhost:9997/v1/models
+
+# 2. 运行简单演示
+cd /data/tw/SearchEngine/third-party/xinference
+/home/tw/miniconda3/envs/xinference/bin/python ecommerce_demo.py --simple
+```
+
+**后续优化**：
+1. 等待网络恢复，安装 nvidia-container-toolkit
+2. 重启服务使用 GPU
+3. 部署 Qwen3 4B 模型
+
+## 📝 已创建的文件
+
+- `start_gpu_manual.sh` - 手动 GPU 启动脚本（需要 nvidia-container-toolkit）
+- `install_nvidia_container_toolkit.sh` - 自动安装脚本（不支持 AliLinux）
+- `README.md` - 完整文档
+- `QUICKSTART.md` - 快速开始
+- `ENV_SETUP.md` - 环境配置
+
+## 💡 技术说明
+
+**为什么需要 nvidia-container-toolkit**？
+
+Docker 容器需要通过 NVIDIA Container Runtime 来访问 GPU，这包括：
+1. NVIDIA 驱动库的映射
+2. GPU 设备的暴露
+3. CUDA 环境的配置
+
+手动映射设备和库（我们尝试的方法）对于简单的容器可以工作，但 Xinference 使用 vLLM 引擎，它需要完整的 CUDA 运行时环境。
+
+**为什么 CPU 模式可以工作**？
+
+Xinference 支持降级到 CPU 模式，通过设置环境变量或自动检测。虽然速度慢，但功能完整。
@@ -0,0 +1,22 @@
+#!/bin/bash
+
+# 快速切换到 Xinference 环境的便捷脚本
+
+ENV_NAME="xinference"
+
+# 初始化 conda
+eval "$(conda shell.bash hook)"
+
+# 激活环境
+conda activate $ENV_NAME
+
+echo "✅ 已切换到 Xinference 环境"
+echo ""
+echo "可用命令:"
+echo "  - python ecommerce_demo.py          # 运行电商搜索演示"
+echo "  - python deploy_models.py            # 部署模型"
+echo "  - conda deactivate                   # 退出环境"
+echo ""
+
+# 保持 shell 打开
+exec $SHELL
@@ -0,0 +1,356 @@
+#!/bin/bash
+
+# Xinference REST API 调用示例
+# 演示如何通过 HTTP API 调用 Qwen3-Embedding 和 Qwen3-Reranker
+
+# 设置服务地址
+XINFERENCE_HOST="http://localhost:9997"
+MODEL_EMBEDDING="qwen3-embedding"
+MODEL_RERANKER="qwen3-reranker"
+
+echo "========================================="
+echo "  Xinference REST API 调用示例"
+echo "========================================="
+echo ""
+
+# 颜色定义
+GREEN='\033[0;32m'
+BLUE='\033[0;34m'
+YELLOW='\033[1;33m'
+NC='\033[0m' # No Color
+
+print_section() {
+    echo ""
+    echo -e "${BLUE}=========================================${NC}"
+    echo -e "${BLUE}  $1${NC}"
+    echo -e "${BLUE}=========================================${NC}"
+    echo ""
+}
+
+print_info() {
+    echo -e "${GREEN}➜${NC} $1"
+}
+
+# ============================================
+# 1. 查看服务状态
+# ============================================
+print_section "1. 查看服务状态和已部署模型"
+
+print_info "查看所有已部署的模型:"
+curl -s "${XINFERENCE_HOST}/v1/models" | python3 -m json.tool
+
+echo ""
+print_info "查看服务健康状态:"
+curl -s "${XINFERENCE_HOST}/v1/models" > /dev/null && echo "✅ 服务健康" || echo "❌ 服务异常"
+
+# ============================================
+# 2. Embedding API 调用
+# ============================================
+print_section "2. Qwen3-Embedding API 调用"
+
+print_info "单个文本 embedding 生成:"
+curl -X POST "${XINFERENCE_HOST}/v1/embeddings" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "model": "'${MODEL_EMBEDDING}'",
+    "input": ["适合老人用的智能手机大屏幕长续航"]
+  }' | python3 -m json.tool
+
+echo ""
+print_info "批量文本 embedding 生成:"
+curl -X POST "${XINFERENCE_HOST}/v1/embeddings" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "model": "'${MODEL_EMBEDDING}'",
+    "input": [
+      "红米Note12 5000mAh大电量",
+      "华为畅享60 6000mAh超长续航",
+      "小米手环8 智能运动监测"
+    ]
+  }' | python3 -m json.tool
+
+# ============================================
+# 3. Reranker API 调用
+# ============================================
+print_section "3. Qwen3-Reranker API 调用"
+
+print_info "精排候选商品:"
+
+curl -X POST "${XINFERENCE_HOST}/v1/rerank" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "model": "'${MODEL_RERANKER}'",
+    "query": "适合老人用的智能手机大屏幕长续航",
+    "documents": [
+      "红米Note12 5000mAh大电量 6.67英寸大屏 老人模式",
+      "iPhone 15 Pro Max 专业摄影旗舰",
+      "华为畅享60 6000mAh超长续航 护眼大屏",
+      "OPPO A1 5000mAh电池 简易模式适合长辈",
+      "小米手环8 智能运动监测"
+    ],
+    "top_n": 5
+  }' | python3 -m json.tool
+
+# ============================================
+# 4. 电商搜索实战：两阶段检索
+# ============================================
+print_section "4. 电商搜索实战：完整两阶段检索流程"
+
+# 阶段1: 密集检索
+print_info "阶段1: 为用户 query 生成向量"
+echo ""
+echo "Query: 适合老人用的智能手机大屏幕长续航"
+
+QUERY_VECTOR=$(curl -s -X POST "${XINFERENCE_HOST}/v1/embeddings" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "model": "'${MODEL_EMBEDDING}'",
+    "input": ["适合老人用的智能手机大屏幕长续航"]
+  }' | python3 -c "import sys, json; print(json.dumps(json.load(sys.stdin)['data'][0]['embedding'])))")
+
+echo "Query 向量维度: $(echo $QUERY_VECTOR | python3 -c "import sys, json; print(len(json.load(sys.stdin)))")"
+
+echo ""
+print_info "为候选商品生成向量（在实际应用中，这些向量应预计算并存储）"
+
+# 为简化演示，这里只显示部分候选商品的向量生成
+CANDIDATES=(
+  "红米Note12 5000mAh大电量"
+  "华为畅享60 6000mAh超长续航"
+  "小米手环8"
+)
+
+for candidate in "${CANDIDATES[@]}"; do
+  echo ""
+  echo "商品: $candidate"
+  curl -s -X POST "${XINFERENCE_HOST}/v1/embeddings" \
+    -H "Content-Type: application/json" \
+    -d '{
+      "model": "'${MODEL_EMBEDDING}'",
+      "input": ["'${candidate}'"]
+    }' | python3 -c "import sys, json; data=json.load(sys.stdin); print(f\"  向量维度: {len(data['data'][0]['embedding'])}\")"
+done
+
+# 阶段2: 精排
+echo ""
+print_info "阶段2: 使用 Reranker 对召回结果进行精排"
+
+curl -X POST "${XINFERENCE_HOST}/v1/rerank" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "model": "'${MODEL_RERANKER}'",
+    "query": "适合老人用的智能手机大屏幕长续航",
+    "documents": [
+      "红米Note12 5000mAh大电量 6.67英寸大屏 老人模式",
+      "华为畅享60 6000mAh超长续航 护眼大屏",
+      "OPPO A1 5000mAh电池 简易模式适合长辈",
+      "iPhone 15 Pro Max 专业摄影旗舰",
+      "小米手环8 智能运动监测"
+    ],
+    "top_n": 3
+  }' | python3 -m json.tool
+
+# ============================================
+# 5. 高级用法：批量处理
+# ============================================
+print_section "5. 批量 Embedding 生成（离线任务）"
+
+print_info "为大量商品生成 embedding（模拟离线任务）"
+echo "注意: 实际生产环境中，批量大小建议为 100-1000"
+
+# 创建批量输入文件
+cat > /tmp/batch_input.json <<EOF
+{
+  "model": "${MODEL_EMBEDDING}",
+  "input": [
+    "商品1: 红米Note12 5000mAh大电量 6.67英寸大屏",
+    "商品2: iPhone 15 Pro Max 专业摄影旗舰",
+    "商品3: 华为畅享60 6000mAh超长续航 护眼大屏",
+    "商品4: OPPO A1 5000mAh电池 简易模式适合长辈",
+    "商品5: 小米手环8 智能运动监测",
+    "商品6: vivo Y78 5000mAh大电池 120Hz高刷屏",
+    "商品7: 三星Galaxy A54 5000mAh 防水防尘",
+    "商品8: 荣耀Play7T 6000mAh巨量电池",
+    "商品9: 真我11 Pro 2亿像素 100W快充",
+    "商品10: 诺基亚C31 5050mAh电池 耐用三防"
+  ]
+}
+EOF
+
+echo ""
+echo "批量生成 10 个商品的 embedding..."
+curl -X POST "${XINFERENCE_HOST}/v1/embeddings" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d @/tmp/batch_input.json | python3 -c "import sys, json; data=json.load(sys.stdin); print(f'✅ 成功生成 {len(data[\"data\"])} 个向量'); print(f'向量维度: {len(data[\"data\"][0][\"embedding\"])}')"
+
+# ============================================
+# 6. Python 调用示例
+# ============================================
+print_section "6. Python 调用示例"
+
+cat << 'EOF'
+
+# Python 调用示例代码:
+
+import requests
+import numpy as np
+
+XINFERENCE_HOST = "http://localhost:9997"
+
+# Embedding 调用
+def get_embedding(text: str) -> list:
+    """获取文本的 embedding 向量"""
+    response = requests.post(
+        f"{XINFERENCE_HOST}/v1/embeddings",
+        json={
+            "model": "qwen3-embedding",
+            "input": [text]
+        }
+    )
+    return response.json()["data"][0]["embedding"]
+
+# 批量 Embedding
+def get_embeddings(texts: list) -> list:
+    """批量获取 embedding 向量"""
+    response = requests.post(
+        f"{XINFERENCE_HOST}/v1/embeddings",
+        json={
+            "model": "qwen3-embedding",
+            "input": texts
+        }
+    )
+    return [item["embedding"] for item in response.json()["data"]]
+
+# Reranker 调用
+def rerank(query: str, documents: list, top_n: int = 10) -> list:
+    """使用 reranker 对文档排序"""
+    response = requests.post(
+        f"{XINFERENCE_HOST}/v1/rerank",
+        json={
+            "model": "qwen3-reranker",
+            "query": query,
+            "documents": documents,
+            "top_n": top_n
+        }
+    )
+    return response.json()["results"]
+
+# 计算余弦相似度
+def cosine_similarity(vec1: list, vec2: list) -> float:
+    """计算两个向量的余弦相似度"""
+    v1 = np.array(vec1)
+    v2 = np.array(vec2)
+    return float(np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2)))
+
+# 完整搜索流程
+def search(query: str, products: list) -> list:
+    """两阶段搜索"""
+    # 阶段1: 密集检索（简化示例）
+    query_vec = get_embedding(query)
+    similarities = []
+    for product in products:
+        prod_vec = get_embedding(product)
+        sim = cosine_similarity(query_vec, prod_vec)
+        similarities.append((product, sim))
+
+    # 取 Top-200
+    similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
+    top_200 = [p for p, s in similarities[:200]]
+
+    # 阶段2: 精排
+    reranked = rerank(query, top_200, top_n=10)
+    return reranked
+
+# 使用示例
+if __name__ == "__main__":
+    query = "适合老人用的智能手机大屏幕长续航"
+    products = [
+        "红米Note12 5000mAh大电量 6.67英寸大屏 老人模式",
+        "华为畅享60 6000mAh超长续航 护眼大屏",
+        "小米手环8 智能运动监测"
+    ]
+
+    results = search(query, products)
+    for r in results:
+        print(f"[{r['relevance_score']:.4f}] {r['document']}")
+
+EOF
+
+# ============================================
+# 7. 性能测试
+# ============================================
+print_section "7. 性能测试"
+
+print_info "测试 Embedding API 响应时间:"
+echo ""
+
+for i in {1..5}; do
+  START=$(date +%s%N)
+  curl -s -X POST "${XINFERENCE_HOST}/v1/embeddings" \
+    -H "Content-Type: application/json" \
+    -d '{
+      "model": "'${MODEL_EMBEDDING}'",
+      "input": ["测试文本"]
+    }' > /dev/null
+  END=$(date +%s%N)
+  ELAPSED=$((($END - $START) / 1000000))
+  echo "  请求 $i: ${ELAPSED}ms"
+done
+
+echo ""
+print_info "测试 Reranker API 响应时间:"
+
+for i in {1..5}; do
+  START=$(date +%s%N)
+  curl -s -X POST "${XINFERENCE_HOST}/v1/rerank" \
+    -H "Content-Type: application/json" \
+    -d '{
+      "model": "'${MODEL_RERANKER}'",
+      "query": "测试查询",
+      "documents": ["文档1", "文档2", "文档3"],
+      "top_n": 3
+    }' > /dev/null
+  END=$(date +%s%N)
+  ELAPSED=$((($END - $START) / 1000000))
+  echo "  请求 $i: ${ELAPSED}ms"
+done
+
+# ============================================
+# 8. 常见问题排查
+# ============================================
+print_section "8. 常见问题排查"
+
+print_info "检查服务是否运行:"
+curl -s "${XINFERENCE_HOST}/v1/models" > /dev/null && echo "✅ 服务正常" || echo "❌ 服务未启动，请运行: ./start.sh"
+
+echo ""
+print_info "检查模型是否部署:"
+MODELS=$(curl -s "${XINFERENCE_HOST}/v1/models")
+echo "$MODELS" | python3 -c "
+import sys, json
+try:
+    models = json.load(sys.stdin)
+    if models:
+        print('✅ 已部署模型:')
+        for m in models:
+            print(f'   - {m.get(\"model_type\")}: {m.get(\"model_uid\")}')
+    else:
+        print('❌ 没有已部署的模型，请运行: python deploy_models.py')
+except:
+    print('❌ 无法获取模型信息')
+"
+
+echo ""
+print_info "查看 GPU 使用情况:"
+if command -v nvidia-smi &> /dev/null; then
+    nvidia-smi --query-gpu=index,name,memory.used,memory.total --format=csv,noheader | while read line; do
+        echo "  GPU $line"
+    done
+else
+    echo "  ⚠️  nvidia-smi 未安装，无法查看 GPU 信息"
+fi
+
+echo ""
+echo "========================================="
+echo "  ✅ API 调用示例演示完成"
+echo "========================================="
@@ -0,0 +1,192 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Qwen3 模型部署脚本
+自动部署 Qwen3-Embedding 和 Qwen3-Reranker 模型
+"""
+
+import time
+import sys
+from xinference_client import RESTfulClient as Client
+
+
+def print_section(title):
+    """打印分节标题"""
+    print("\n" + "="*60)
+    print(f"  {title}")
+    print("="*60 + "\n")
+
+
+def deploy_qwen3_models(host="http://localhost:9997", gpu_idx=[0]):
+    """
+    部署 Qwen3 模型
+
+    Args:
+        host: Xinference 服务地址
+        gpu_idx: GPU 索引
+    """
+    print_section("Qwen3 模型自动部署")
+
+    # 连接到 Xinference 服务
+    print(f"🔗 连接到 Xinference 服务: {host}")
+    try:
+        client = Client(host)
+        print("✅ 连接成功！\n")
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 连接失败: {e}")
+        print("\n💡 请确保 Xinference 服务已启动:")
+        print("   ./start.sh")
+        sys.exit(1)
+
+    # 部署 Qwen3-Embedding 模型
+    print_section("部署 Qwen3-Embedding 模型 (4B)")
+    print("⏳ 正在部署，首次运行需要下载模型，请耐心等待...")
+    print("   模型大小: ~8GB")
+    print("   上下文长度: 8192 tokens")
+    print("   向量维度: 1024\n")
+
+    try:
+        embedding_uid = client.launch_model(
+            model_name="qwen3-embedding",
+            model_size_in_billions=4,
+            model_type="embedding",
+            engine="vllm",
+            gpu_idx=gpu_idx,
+        )
+        print(f"✅ Qwen3-Embedding 部署成功！")
+        print(f"   模型 UID: {embedding_uid}\n")
+
+        # 等待模型加载完成
+        print("⏳ 等待模型完全加载...")
+        time.sleep(5)
+
+        # 测试模型
+        embedding_model = client.get_model(embedding_uid)
+        test_result = embedding_model.create_embedding("测试文本")
+        if test_result and "data" in test_result:
+            vector_dim = len(test_result["data"][0]["embedding"])
+            print(f"✅ 模型测试成功！向量维度: {vector_dim}\n")
+        else:
+            print("⚠️  模型部署成功但测试失败\n")
+
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ Qwen3-Embedding 部署失败: {e}\n")
+        return None
+
+    # 部署 Qwen3-Reranker 模型
+    print_section("部署 Qwen3-Reranker 模型 (4B)")
+    print("⏳ 正在部署，首次运行需要下载模型，请耐心等待...")
+    print("   模型大小: ~8GB")
+    print("   架构: Cross-Encoder\n")
+
+    try:
+        reranker_uid = client.launch_model(
+            model_name="qwen3-reranker",
+            model_size_in_billions=4,
+            model_type="rerank",
+            engine="vllm",
+            gpu_idx=gpu_idx,
+        )
+        print(f"✅ Qwen3-Reranker 部署成功！")
+        print(f"   模型 UID: {reranker_uid}\n")
+
+        # 等待模型加载完成
+        print("⏳ 等待模型完全加载...")
+        time.sleep(5)
+
+        # 测试模型
+        reranker_model = client.get_model(reranker_uid)
+        test_result = reranker_model.rerank(
+            [("测试查询", "测试文档")]
+        )
+        if test_result and len(test_result) > 0:
+            print(f"✅ 模型测试成功！\n")
+        else:
+            print("⚠️  模型部署成功但测试失败\n")
+
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ Qwen3-Reranker 部署失败: {e}")
+        print("💡 可能的原因: GPU 显存不足，请尝试:")
+        print("   1. 使用不同的 GPU 索引: python deploy_models.py --gpu 1")
+        print("   2. 只部署 embedding 模型: python deploy_models.py --embedding-only")
+        return None
+
+    # 显示部署摘要
+    print_section("🎉 模型部署完成！")
+    print(f"✅ Qwen3-Embedding UID: {embedding_uid}")
+    print(f"✅ Qwen3-Reranker UID: {reranker_uid}")
+    print("\n📝 下一步:")
+    print("   1. 运行电商搜索示例: python ecommerce_demo.py")
+    print("   2. 查看 API 调用示例: cat api_examples.sh")
+    print("   3. 查看 Dashboard: http://localhost:9998")
+    print("   4. 查看所有模型: curl http://localhost:9997/v1/models")
+    print("")
+
+    return {
+        "embedding_uid": embedding_uid,
+        "reranker_uid": reranker_uid
+    }
+
+
+def list_models(host="http://localhost:9997"):
+    """列出所有已部署的模型"""
+    print_section("已部署模型列表")
+    try:
+        client = Client(host)
+        models = client.list_models()
+
+        if not models:
+            print("📭 当前没有已部署的模型")
+        else:
+            for model in models:
+                model_type = model.get("model_type", "unknown")
+                model_uid = model.get("model_uid", "unknown")
+                print(f"📦 {model_type.upper()}: {model_uid}")
+        print()
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 获取模型列表失败: {e}\n")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    import argparse
+
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="部署 Qwen3 模型到 Xinference")
+    parser.add_argument("--host", default="http://localhost:9997", help="Xinference 服务地址")
+    parser.add_argument("--gpu", default="0", help="GPU 索引（逗号分隔，如: 0 或 0,1）")
+    parser.add_argument("--embedding-only", action="store_true", help="仅部署 embedding 模型")
+    parser.add_argument("--reranker-only", action="store_true", help="仅部署 reranker 模型")
+    parser.add_argument("--list", action="store_true", help="列出已部署的模型")
+
+    args = parser.parse_args()
+
+    # 将 GPU 字符串转换为列表
+    gpu_idx = [int(x.strip()) for x in args.gpu.split(",")]
+
+    if args.list:
+        list_models(args.host)
+    elif args.embedding_only:
+        # 仅部署 embedding
+        print_section("部署 Qwen3-Embedding 模型 (4B)")
+        client = Client(args.host)
+        embedding_uid = client.launch_model(
+            model_name="qwen3-embedding",
+            model_size_in_billions=4,
+            model_type="embedding",
+            engine="vllm",
+            gpu_idx=gpu_idx,
+        )
+        print(f"✅ Embedding 模型部署成功: {embedding_uid}")
+    elif args.reranker_only:
+        # 仅部署 reranker
+        print_section("部署 Qwen3-Reranker 模型 (4B)")
+        client = Client(args.host)
+        reranker_uid = client.launch_model(
+            model_name="qwen3-reranker",
+            model_size_in_billions=4,
+            model_type="rerank",
+            engine="vllm",
+            gpu_idx=gpu_idx,
+        )
+        print(f"✅ Reranker 模型部署成功: {reranker_uid}")
+    else:
+        # 部署所有模型
+        deploy_qwen3_models(args.host, gpu_idx)
@@ -0,0 +1,28 @@
+version: '3.8'
+
+services:
+  xinference:
+    image: xprobe/xinference:latest
+    container_name: xinference
+    ports:
+      - "9997:9997"
+      - "9998:9998"
+    environment:
+      - XINFERENCE_HOME=/data
+    volumes:
+      - ./models:/data
+    deploy:
+      resources:
+        reservations:
+          devices:
+            - driver: nvidia
+              count: all
+              capabilities: [gpu]
+    restart: unless-stopped
+    command: xinference-local -H 0.0.0.0
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:9997/v1/models"]
+      interval: 30s
+      timeout: 10s
+      retries: 3
+      start_period: 40s
@@ -0,0 +1,318 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+电商搜索实战示例
+演示如何使用 Qwen3-Embedding 和 Qwen3-Reranker 构建两阶段搜索系统
+"""
+
+import time
+from typing import List, Tuple
+from xinference_client import RESTfulClient as Client
+
+
+class EcommerceSearchEngine:
+    """电商搜索引擎"""
+
+    def __init__(self, host="http://localhost:9997"):
+        """
+        初始化搜索引擎
+
+        Args:
+            host: Xinference 服务地址
+        """
+        print("🔗 连接到 Xinference 服务...")
+        self.client = Client(host)
+        self.embedding_model = None
+        self.reranker_model = None
+        print("✅ 连接成功！\n")
+
+    def load_models(self, embedding_uid=None, reranker_uid=None):
+        """
+        加载模型
+
+        Args:
+            embedding_uid: Embedding 模型 UID
+            reranker_uid: Reranker 模型 UID
+        """
+        # 列出所有模型
+        models = self.client.list_models()
+        model_dict = {m.get("model_type"): m.get("model_uid") for m in models}
+
+        # 使用提供的 UID 或自动查找
+        self.embedding_uid = embedding_uid or model_dict.get("embedding")
+        self.reranker_uid = reranker_uid or model_dict.get("rerank")
+
+        if not self.embedding_uid:
+            raise ValueError("❌ 未找到 Embedding 模型，请先运行: python deploy_models.py")
+        if not self.reranker_uid:
+            raise ValueError("❌ 未找到 Reranker 模型，请先运行: python deploy_models.py")
+
+        print(f"📦 加载 Embedding 模型: {self.embedding_uid}")
+        self.embedding_model = self.client.get_model(self.embedding_uid)
+        print("✅ Embedding 模型加载完成\n")
+
+        print(f"📦 加载 Reranker 模型: {self.reranker_uid}")
+        self.reranker_model = self.client.get_model(self.reranker_uid)
+        print("✅ Reranker 模型加载完成\n")
+
+    def dense_retrieval(self, query: str, candidates: List[str], top_k: int = 200) -> List[Tuple[str, float]]:
+        """
+        密集检索阶段（第一阶：粗筛）
+
+        在实际生产环境中，这里会使用 Faiss 或向量数据库进行 ANN 搜索
+        从百万级商品中快速召回 Top-K 候选
+
+        Args:
+            query: 用户查询
+            candidates: 候选商品列表
+            top_k: 返回的数量
+
+        Returns:
+            [(商品, 相似度分数), ...]
+        """
+        start_time = time.time()
+
+        # 生成 query 向量
+        query_embedding = self.embedding_model.create_embedding(query)["data"][0]["embedding"]
+
+        # 为所有候选商品生成向量
+        # 注意：生产环境中这些向量应该预计算并存储在向量数据库中
+        candidate_embeddings = []
+        for product in candidates:
+            emb = self.embedding_model.create_embedding(product)["data"][0]["embedding"]
+            candidate_embeddings.append((product, emb))
+
+        # 计算余弦相似度（简化版，生产环境使用 Faiss）
+        import numpy as np
+        query_vec = np.array(query_embedding)
+        query_vec = query_vec / np.linalg.norm(query_vec)  # 归一化
+
+        similarities = []
+        for product, emb in candidate_embeddings:
+            emb_vec = np.array(emb)
+            emb_vec = emb_vec / np.linalg.norm(emb_vec)
+            similarity = float(np.dot(query_vec, emb_vec))
+            similarities.append((product, similarity))
+
+        # 按 similarity 排序，取 Top-K
+        similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
+        top_results = similarities[:top_k]
+
+        elapsed = time.time() - start_time
+        print(f"⏱️  密集检索耗时: {elapsed:.2f}秒")
+
+        return top_results
+
+    def cross_encoder_rerank(self, query: str, candidates: List[str]) -> List[Tuple[str, float]]:
+        """
+        精排阶段（第二阶：细排）
+
+        使用 Cross-Encoder 对密集检索的结果进行精确打分
+
+        Args:
+            query: 用户查询
+            candidates: 候选商品列表
+
+        Returns:
+            [(商品, 相关性分数), ...]
+        """
+        start_time = time.time()
+
+        # 构建 query-document 对
+        pairs = [(query, product) for product in candidates]
+
+        # 批量打分
+        rerank_results = self.reranker_model.rerank(pairs)
+
+        # 组合结果
+        results = list(zip(candidates, rerank_results))
+
+        # 按相关性分数排序
+        results.sort(key=lambda x: x[1]["relevance_score"], reverse=True)
+
+        elapsed = time.time() - start_time
+        print(f"⏱️  精排耗时: {elapsed:.2f}秒")
+
+        return results
+
+    def search(self, query: str, product_catalog: List[str], top_k: int = 10) -> List[Tuple[str, float]]:
+        """
+        完整的两阶段搜索流程
+
+        Args:
+            query: 用户查询
+            product_catalog: 商品目录（假设有数万到数百万商品）
+            top_k: 最终返回的结果数
+
+        Returns:
+            [(商品, 相关性分数), ...]
+        """
+        print(f"\n{'='*70}")
+        print(f"🔍 搜索查询: {query}")
+        print(f"{'='*70}\n")
+
+        # 阶段1：密集检索召回 Top-200
+        print("📊 阶段1: 密集检索（召回 Top-200）")
+        print("-" * 70)
+        recall_top_k = min(200, len(product_catalog))
+        retrieved = self.dense_retrieval(query, product_catalog, top_k=recall_top_k)
+        retrieved_products = [p for p, s in retrieved]
+
+        print(f"✅ 召回 {len(retrieved)} 个候选商品\n")
+
+        # 阶段2：Cross-Encoder 精排
+        print("🎯 阶段2: 精排（Cross-Encoder 打分）")
+        print("-" * 70)
+        reranked = self.cross_encoder_rerank(query, retrieved_products)
+
+        # 取最终 Top-K
+        final_results = reranked[:top_k]
+
+        return final_results
+
+
+def demo_ecommerce_search():
+    """电商搜索演示"""
+
+    print("\n" + "="*70)
+    print("  🛒 电商搜索实战演示 - Qwen3 双塔架构")
+    print("="*70 + "\n")
+
+    # 初始化搜索引擎
+    engine = EcommerceSearchEngine(host="http://localhost:9997")
+
+    # 加载模型
+    print("⏳ 加载模型...")
+    engine.load_models()
+
+    # 模拟商品数据库（实际应用中可能有数百万商品）
+    product_catalog = [
+        "红米Note12 5000mAh大电量 6.67英寸大屏 老人模式",
+        "iPhone 15 Pro Max 专业摄影旗舰 A17芯片",
+        "华为畅享60 6000mAh超长续航 护眼大屏 鸿蒙系统",
+        "OPPO A1 5000mAh电池 简易模式适合长辈",
+        "小米手环8 智能运动监测 血氧心率",
+        "vivo Y78 5000mAh大电池 120Hz高刷屏",
+        "三星Galaxy A54 5000mAh 防水防尘",
+        "荣耀Play7T 6000mAh巨量电池 双卡双待",
+        "真我11 Pro 2亿像素 100W快充",
+        "诺基亚C31 5050mAh电池 耐用三防",
+        "联想拯救者Y70 8GB+256GB 骁龙8+",
+        "摩托罗拉edge S30 骁龙888+ 144Hz",
+        "一加Ace 2V 天玑9000 80W快充",
+        "iQOO Neo8 独显芯片双芯 120W闪充",
+        "Redmi K60 2K高光屏 骁龙8+",
+        "华为Mate 60 Pro 卫星通信 鸿蒙4.0",
+        "iPhone 14 128GB A15芯片",
+        "OPPO Reno10 Pro 人像镜头 100W",
+        "vivo X90s 天玑9200+ 蔡司影像",
+        "小米13 Pro 徕卡光学镜头",
+    ]
+
+    # 测试查询
+    test_queries = [
+        "适合老人用的智能手机大屏幕长续航",
+        "拍照效果好的手机推荐",
+        "性价比高的游戏手机",
+    ]
+
+    # 执行搜索
+    for query in test_queries:
+        results = engine.search(query, product_catalog, top_k=5)
+
+        # 显示结果
+        print(f"\n🎯 搜索结果 (Top 5):")
+        print("-" * 70)
+        for i, (product, score) in enumerate(results, 1):
+            print(f"{i}. [{score['relevance_score']:.4f}] {product}")
+        print()
+
+    # 性能统计
+    print("\n" + "="*70)
+    print("📊 生产环境部署建议")
+    print("="*70)
+    print("""
+1. 离线批量处理:
+   - 每天凌晨使用 Qwen3-Embedding 为全量商品生成向量
+   - 存储到 Milvus/Pinecone 等向量数据库
+   - 预计耗时: 2亿商品约 4-6 小时
+
+2. 在线实时搜索:
+   - 用户 query 实时生成 embedding
+   - 向量数据库 ANN 检索召回 Top-1000 (耗时 < 50ms)
+   - Qwen3-Reranker 精排 Top-1000 → Top-50 (耗时 < 200ms)
+   - 总体延迟: < 300ms
+
+3. 缓存优化:
+   - Top 10000 热搜 query 的 embedding 和结果缓存到 Redis
+   - QPS 提升 10-20 倍
+
+4. 混合检索:
+   - 结合 BM25 关键词召回（头部 Query 准确率更高）
+   - 向量召回 + 关键词召回 → 合并去重 → 精排
+
+5. A/B 测试建议:
+   - 对照组: 纯 BM25 或传统 embedding 模型
+   - 实验组: Qwen3-Embedding + Qwen3-Reranker
+   - 核心指标: CTR, CVR, GMV, 用户停留时间
+    """)
+
+
+def demo_simple_usage():
+    """简单的使用示例"""
+    print("\n" + "="*70)
+    print("  📝 快速使用示例")
+    print("="*70 + "\n")
+
+    # 连接到服务
+    client = Client("http://localhost:9997")
+
+    # 列出可用模型
+    models = client.list_models()
+    print("可用模型:")
+    for model in models:
+        print(f"  - {model.get('model_type')}: {model.get('model_uid')}")
+
+    # 假设模型已部署
+    if models:
+        embedding_model = next((m for m in models if m.get("model_type") == "embedding"), None)
+        reranker_model = next((m for m in models if m.get("model_type") == "rerank"), None)
+
+        if embedding_model:
+            print(f"\n使用 Embedding 模型: {embedding_model['model_uid']}")
+            model = client.get_model(embedding_model['model_uid'])
+            result = model.create_embedding("测试文本")
+            print(f"向量维度: {len(result['data'][0]['embedding'])}")
+
+        if reranker_model:
+            print(f"\n使用 Reranker 模型: {reranker_model['model_uid']}")
+            model = client.get_model(reranker_model['model_uid'])
+            query = "适合老人用的智能手机"
+            docs = ["华为畅享60 6000mAh", "小米手环8"]
+            result = model.rerank([(query, d) for d in docs])
+            for doc, score in zip(docs, result):
+                print(f"  [{score['relevance_score']:.4f}] {doc}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    import argparse
+
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="电商搜索实战演示")
+    parser.add_argument("--host", default="http://localhost:9997", help="Xinference 服务地址")
+    parser.add_argument("--simple", action="store_true", help="运行简单示例")
+    parser.add_argument("--embedding", help="指定 Embedding 模型 UID")
+    parser.add_argument("--reranker", help="指定 Reranker 模型 UID")
+
+    args = parser.parse_args()
+
+    try:
+        if args.simple:
+            demo_simple_usage()
+        else:
+            demo_ecommerce_search()
+    except Exception as e:
+        print(f"\n❌ 错误: {e}")
+        print("\n💡 请确保:")
+        print("   1. Xinference 服务正在运行: ./start.sh")
+        print("   2. 模型已部署: python deploy_models.py")
+        import sys
+        sys.exit(1)
@@ -0,0 +1,137 @@
+#!/bin/bash
+
+# NVIDIA Container Toolkit 自动安装脚本
+# 适用于 Ubuntu/Debian 系统
+
+set -e
+
+echo "========================================="
+echo "  NVIDIA Container Toolkit 安装脚本"
+echo "========================================="
+echo ""
+
+# 检测系统发行版
+if [ -f /etc/os-release ]; then
+    . /etc/os-release
+    OS=$ID
+    OS_VERSION=$VERSION_ID
+else
+    echo "❌ 无法检测系统类型"
+    exit 1
+fi
+
+echo "检测到系统: $OS $OS_VERSION"
+echo ""
+
+# 检查 NVIDIA 驱动
+echo "🔍 检查 NVIDIA 驱动..."
+if ! command -v nvidia-smi &> /dev/null; then
+    echo "❌ 未找到 NVIDIA 驱动，请先安装 NVIDIA 驱动"
+    echo "   访问: https://www.nvidia.com/Download/index.aspx"
+    exit 1
+fi
+
+echo "✅ NVIDIA 驱动已安装:"
+nvidia-smi --query-gpu=name,driver_version --format=csv,noheader
+echo ""
+
+# 检查 Docker
+echo "🔍 检查 Docker..."
+if ! command -v docker &> /dev/null; then
+    echo "❌ 未找到 Docker，请先安装 Docker"
+    exit 1
+fi
+
+echo "✅ Docker 已安装"
+docker --version
+echo ""
+
+# 添加 NVIDIA 仓库
+echo "📦 添加 NVIDIA Container Toolkit 仓库..."
+
+if [ "$OS" = "ubuntu" ] || [ "$OS" = "debian" ]; then
+    # Ubuntu/Debian
+    distribution=$OS$(. /etc/os-release; echo $VERSION_ID | sed 's/\.//')
+
+    curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
+    curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | \
+      sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
+
+    echo "✅ 仓库配置完成"
+elif [ "$OS" = "centos" ] || [ "$OS" = "rhel" ]; then
+    # CentOS/RHEL
+    distribution=$OS$(. /etc/os-release; echo $VERSION_ID | sed 's/\.//')
+
+    curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | \
+      sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo
+
+    echo "✅ 仓库配置完成"
+else
+    echo "⚠️  不支持的系统: $OS"
+    echo "   请手动安装，参考: https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html"
+    exit 1
+fi
+
+echo ""
+
+# 更新包列表
+echo "🔄 更新包列表..."
+if [ "$OS" = "ubuntu" ] || [ "$OS" = "debian" ]; then
+    sudo apt-get update
+elif [ "$OS" = "centos" ] || [ "$OS" = "rhel" ]; then
+    sudo yum makecache
+fi
+echo ""
+
+# 安装 NVIDIA Container Toolkit
+echo "🔨 安装 NVIDIA Container Toolkit..."
+if [ "$OS" = "ubuntu" ] || [ "$OS" = "debian" ]; then
+    sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
+elif [ "$OS" = "centos" ] || [ "$OS" = "rhel" ]; then
+    sudo yum install -y nvidia-container-toolkit
+fi
+echo ""
+
+# 配置 Docker
+echo "⚙️  配置 Docker 使用 NVIDIA 运行时..."
+sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
+echo "✅ Docker 配置完成"
+echo ""
+
+# 重启 Docker
+echo "🔄 重启 Docker 服务..."
+sudo systemctl restart docker
+echo "✅ Docker 重启完成"
+echo ""
+
+# 验证安装
+echo "🧪 验证安装..."
+echo "测试 Docker GPU 访问..."
+if sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi &> /dev/null; then
+    echo "✅ NVIDIA Container Toolkit 安装成功！"
+    echo ""
+    echo "GPU 可用于 Docker 容器！"
+else
+    echo "❌ 验证失败，请检查日志"
+    exit 1
+fi
+
+echo ""
+echo "========================================="
+echo "  🎉 安装完成！"
+echo "========================================="
+echo ""
+echo "📝 下一步:"
+echo "   1. 停止当前的 Xinference 容器（如果在运行）:"
+echo "      sudo docker stop xinference"
+echo "      sudo docker rm xinference"
+echo ""
+echo "   2. 重新启动 Xinference 服务（会自动使用 GPU）:"
+echo "      cd $(pwd)"
+echo "      bash start.sh"
+echo ""
+echo "   3. 部署模型:"
+echo "      python deploy_models.py"
+echo ""
+echo "✅ 现在可以使用 GPU 加速了！"
+echo ""
@@ -0,0 +1,3 @@
+xinference>=1.7.1
+numpy>=1.24.0
+requests>=2.31.0
@@ -0,0 +1,75 @@
+#!/bin/bash
+
+# 自动为 Xinference 设置别名到 Shell 配置文件
+
+ENV_NAME="xinference"
+SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
+
+echo "========================================="
+echo "  设置 Xinference 快捷别名"
+echo "========================================="
+echo ""
+
+# 检测 Shell 类型
+if [ -n "$ZSH_VERSION" ]; then
+    SHELL_CONFIG="$HOME/.zshrc"
+    SHELL_NAME="zsh"
+elif [ -n "$BASH_VERSION" ]; then
+    SHELL_CONFIG="$HOME/.bashrc"
+    SHELL_NAME="bash"
+else
+    echo "⚠️  无法检测 Shell 类型，请手动添加别名"
+    exit 1
+fi
+
+echo "检测到 Shell: $SHELL_NAME"
+echo "配置文件: $SHELL_CONFIG"
+echo ""
+
+# 别名内容
+ALIAS_CONTENT="
+# Xinference 环境快捷命令
+alias xinference-env='source ${SCRIPT_DIR}/activate.sh'
+alias xinference-activate='conda activate ${ENV_NAME}'
+alias xinference-cd='cd ${SCRIPT_DIR}'
+"
+
+# 检查是否已存在
+if grep -q "xinference-env" "$SHELL_CONFIG" 2>/dev/null; then
+    echo "⚠️  别名已存在于 $SHELL_CONFIG"
+    read -p "是否重新添加? (y/N): " -n 1 -r
+    echo
+    if [[ ! $REPLY =~ ^[Yy]$ ]]; then
+        echo "跳过设置"
+        exit 0
+    fi
+    # 删除旧的别名
+    sed -i '/# Xinference 环境快捷命令/,/xinference-cd/d' "$SHELL_CONFIG"
+fi
+
+# 添加别名
+echo "" >> "$SHELL_CONFIG"
+echo "$ALIAS_CONTENT" >> "$SHELL_CONFIG"
+
+echo "✅ 别名已添加到 $SHELL_CONFIG"
+echo ""
+echo "========================================="
+echo "  可用快捷命令"
+echo "========================================="
+echo ""
+echo "  1. xinference-env      - 激活环境并切换到目录"
+echo "  2. xinference-activate - 仅激活环境"
+echo "  3. xinference-cd       - 切换到 Xinference 目录"
+echo ""
+echo "========================================="
+echo "  使配置生效"
+echo "========================================="
+echo ""
+echo "运行以下命令使配置生效:"
+echo ""
+echo "  source $SHELL_CONFIG"
+echo ""
+echo "或者重新打开终端"
+echo ""
+echo "然后就可以直接使用 xinference-env 命令了！"
+echo ""
@@ -0,0 +1,80 @@
+#!/bin/bash
+
+# Xinference Conda 环境创建脚本
+# 用于创建独立的 Python 环境来运行 Xinference 客户端
+
+set -e
+
+ENV_NAME="xinference"
+PYTHON_VERSION="3.10"
+
+echo "========================================="
+echo "  创建 Xinference Conda 环境"
+echo "========================================="
+echo ""
+
+# 检查 conda 是否可用
+if ! command -v conda &> /dev/null; then
+    echo "❌ 错误: conda 未安装或未在 PATH 中"
+    echo "   请先安装 Miniconda 或 Anaconda"
+    exit 1
+fi
+
+# 检查环境是否已存在
+if conda env list | grep -q "^${ENV_NAME} "; then
+    echo "⚠️  环境 '${ENV_NAME}' 已存在"
+    read -p "是否删除并重新创建? (y/N): " -n 1 -r
+    echo
+    if [[ $REPLY =~ ^[Yy]$ ]]; then
+        echo "🗑️  删除旧环境..."
+        conda env remove -n $ENV_NAME -y
+    else
+        echo "✅ 使用现有环境"
+        echo "   激活命令: conda activate $ENV_NAME"
+        exit 0
+    fi
+fi
+
+echo "🔨 创建 conda 环境: ${ENV_NAME} (Python ${PYTHON_VERSION})"
+conda create -n $ENV_NAME python=$PYTHON_VERSION -y
+
+echo ""
+echo "📦 安装依赖包..."
+
+# 激活环境并安装依赖
+eval "$(conda shell.bash hook)"
+conda activate $ENV_NAME
+
+# 基础依赖
+pip install -U pip
+
+# Xinference 客户端
+pip install xinference-client
+
+# 其他可能需要的依赖
+pip install numpy
+pip install requests
+
+echo ""
+echo "✅ 环境创建完成！"
+echo ""
+echo "========================================="
+echo "  环境信息"
+echo "========================================="
+echo "环境名称: ${ENV_NAME}"
+echo "Python 版本: ${PYTHON_VERSION}"
+echo ""
+echo "🚀 使用方法:"
+echo ""
+echo "  1. 激活环境:"
+echo "     conda activate ${ENV_NAME}"
+echo ""
+echo "  2. 运行演示:"
+echo "     python ecommerce_demo.py"
+echo ""
+echo "  3. 退出环境:"
+echo "     conda deactivate"
+echo ""
+echo "💡 提示: 将以下别名添加到 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 以快速切换:"
+echo "   alias xinference='conda activate ${ENV_NAME}'"
+echo ""
@@ -0,0 +1,164 @@
+#!/bin/bash
+
+# Xinference Docker 部署脚本
+# 用于启动 Xinference 服务
+
+set -e
+
+# 检查是否需要 sudo
+if sudo -n docker info &> /dev/null 2>&1; then
+    DOCKER="sudo docker"
+    # 检测 Docker Compose 的形式（V2: docker compose 或 V1: docker-compose）
+    if sudo docker compose version &> /dev/null 2>&1; then
+        DOCKER_COMPOSE="sudo docker compose"
+        echo "✅ 检测到 Docker Compose V2"
+    elif command -v docker-compose &> /dev/null; then
+        DOCKER_COMPOSE="sudo docker-compose"
+        echo "✅ 检测到 Docker Compose V1"
+    else
+        echo "❌ 错误: 未找到 Docker Compose"
+        exit 1
+    fi
+else
+    DOCKER="docker"
+    # 检测 Docker Compose 的形式
+    if docker compose version &> /dev/null 2>&1; then
+        DOCKER_COMPOSE="docker compose"
+        echo "✅ 检测到 Docker Compose V2"
+    elif command -v docker-compose &> /dev/null; then
+        DOCKER_COMPOSE="docker-compose"
+        echo "✅ 检测到 Docker Compose V1"
+    else
+        echo "❌ 错误: 未找到 Docker Compose"
+        exit 1
+    fi
+fi
+
+echo "========================================="
+echo "  Xinference Docker 部署脚本"
+echo "========================================="
+echo ""
+
+# 检查 GPU
+echo "🔍 检查 GPU 可用性..."
+if command -v nvidia-smi &> /dev/null; then
+    echo "✅ 检测到 NVIDIA GPU:"
+    nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv,noheader | head -n 1
+
+    # 检查 NVIDIA Container Toolkit
+    if $DOCKER run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi &> /dev/null; then
+        GPU_AVAILABLE=true
+        echo "✅ NVIDIA Container Toolkit 已安装，GPU 可用"
+    else
+        GPU_AVAILABLE=false
+        echo "⚠️  检测到 GPU 但 NVIDIA Container Toolkit 未安装"
+        echo "⚠️  将使用 CPU 模式启动"
+        echo "💡 如需 GPU 加速，请安装 NVIDIA Container Toolkit（见下方说明）"
+    fi
+else
+    echo "⚠️  未检测到 NVIDIA GPU，将使用 CPU 模式"
+    GPU_AVAILABLE=false
+fi
+
+# 创建模型目录
+echo ""
+echo "📁 创建模型存储目录..."
+mkdir -p models
+
+# 拉取镜像
+echo ""
+echo "🐳 拉取 Xinference Docker 镜像..."
+if [ "$GPU_AVAILABLE" = true ]; then
+    $DOCKER pull xprobe/xinference:latest
+else
+    echo "⚠️  CPU 模式：如需 GPU 支持，请配置好 NVIDIA Docker 运行时"
+    $DOCKER pull xprobe/xinference:latest
+fi
+
+# 停止并删除旧容器
+echo ""
+echo "🛑 停止并删除旧容器..."
+$DOCKER stop xinference 2>/dev/null || true
+$DOCKER rm xinference 2>/dev/null || true
+$DOCKER_COMPOSE down 2>/dev/null || true
+
+# 启动服务
+echo ""
+echo "🚀 启动 Xinference 服务..."
+if [ "$GPU_AVAILABLE" = true ]; then
+    echo "🔥 使用 GPU 模式启动..."
+    $DOCKER_COMPOSE up -d
+else
+    # CPU 模式：直接使用 docker run
+    echo "💻 使用 CPU 模式启动..."
+    $DOCKER run -d \
+        --name xinference \
+        -p 9997:9997 -p 9998:9998 \
+        -v "$(pwd)/models:/data" \
+        -e XINFERENCE_HOME=/data \
+        --restart unless-stopped \
+        xprobe/xinference:latest \
+        xinference-local -H 0.0.0.0
+fi
+
+# 等待服务启动
+echo ""
+echo "⏳ 等待服务启动..."
+for i in {1..30}; do
+    if curl -s http://localhost:9997/v1/models > /dev/null 2>&1; then
+        echo "✅ Xinference 服务启动成功！"
+        break
+    fi
+    echo "   等待中... ($i/30)"
+    sleep 2
+done
+
+# 检查服务状态
+echo ""
+echo "📊 服务状态检查..."
+if curl -s http://localhost:9997/v1/models > /dev/null 2>&1; then
+    echo "✅ 服务健康检查通过"
+    echo ""
+    echo "========================================="
+    echo "  🎉 部署成功！"
+    echo "========================================="
+    echo ""
+    echo "📍 服务地址:"
+    echo "   - API: http://localhost:9997"
+    echo "   - Dashboard: http://localhost:9998"
+    echo ""
+    echo "📝 下一步操作:"
+    echo "   1. 查看日志: $DOCKER logs -f xinference"
+    echo "   2. 部署模型: python deploy_models.py"
+    echo "   3. 测试搜索: python ecommerce_demo.py"
+    echo ""
+
+    if [ "$GPU_AVAILABLE" = false ]; then
+        echo "💡 启用 GPU 加速（可选）:"
+        echo "   如果你想使用 GPU 加速，请安装 NVIDIA Container Toolkit:"
+        echo ""
+        echo "   # 1. 添加 NVIDIA 仓库"
+        echo "   curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -"
+        echo "   distribution=\$(. /etc/os-release;echo \$ID\$VERSION_ID)"
+        echo "   curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/\$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list"
+        echo ""
+        echo "   # 2. 安装 NVIDIA Container Toolkit"
+        echo "   sudo apt-get update"
+        echo "   sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit"
+        echo ""
+        echo "   # 3. 重启 Docker"
+        echo "   sudo systemctl restart docker"
+        echo ""
+        echo "   # 4. 重新运行此脚本"
+        echo "   bash start.sh"
+        echo ""
+    fi
+
+    echo "📚 查看所有已部署模型:"
+    echo "   curl http://localhost:9997/v1/models"
+    echo ""
+else
+    echo "❌ 服务启动失败，请查看日志："
+    echo "   $DOCKER logs xinference"
+    exit 1
+fi
@@ -0,0 +1,92 @@
+#!/bin/bash
+
+# Xinference GPU 模式启动脚本（手动设备映射）
+# 不依赖 nvidia-container-toolkit
+
+set -e
+
+echo "========================================="
+echo "  Xinference GPU 模式启动（手动配置）"
+echo "========================================="
+echo ""
+
+# 检查 GPU 设备
+if [ ! -e /dev/nvidia0 ]; then
+    echo "❌ 错误: 未找到 NVIDIA 设备文件"
+    echo "   请确保已安装 NVIDIA 驱动"
+    exit 1
+fi
+
+echo "✅ 检测到 NVIDIA 设备文件:"
+ls -la /dev/nvidia* | head -5
+echo ""
+
+# 停止旧容器
+echo "🛑 停止旧容器..."
+sudo docker stop xinference 2>/dev/null || true
+sudo docker rm xinference 2>/dev/null || true
+echo ""
+
+# 创建模型目录
+mkdir -p models
+
+# 拉取镜像（如果需要）
+echo "🐳 检查镜像..."
+if ! sudo docker image inspect xprobe/xinference:latest &> /dev/null; then
+    echo "拉取 Xinference 镜像..."
+    sudo docker pull xprobe/xinference:latest
+fi
+echo ""
+
+# 启动容器（手动映射 GPU 设备和库）
+echo "🚀 启动 Xinference 容器（GPU 模式）..."
+echo "映射设备: /dev/nvidia0, /dev/nvidiactl, /dev/nvidia-uvm"
+echo "映射库: /usr/lib/libcuda.so*"
+echo ""
+
+sudo docker run -d \
+    --name xinference \
+    --restart unless-stopped \
+    -p 9997:9997 \
+    -p 9998:9998 \
+    -v "$(pwd)/models:/data" \
+    -v /usr/lib/libcuda.so.1:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.1 \
+    -v /usr/lib/libnvidia-ml.so.1:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-ml.so.1 \
+    -e XINFERENCE_HOME=/data \
+    -e LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:/usr/local/cuda/lib64 \
+    --device /dev/nvidia0 \
+    --device /dev/nvidiactl \
+    --device /dev/nvidia-uvm \
+    --device /dev/nvidia-uvm-tools \
+    --security-opt "label=disable" \
+    --privileged \
+    xprobe/xinference:latest \
+    xinference-local -H 0.0.0.0
+
+echo ""
+echo "⏳ 等待服务启动..."
+sleep 3
+
+# 检查容器状态
+if sudo docker ps | grep -q xinference; then
+    echo "✅ 容器启动成功！"
+    echo ""
+    echo "========================================="
+    echo "  🎉 启动成功！"
+    echo "========================================="
+    echo ""
+    echo "📍 服务地址:"
+    echo "   - API: http://localhost:9997"
+    echo "   - Dashboard: http://localhost:9998"
+    echo ""
+    echo "📝 查看日志:"
+    echo "   sudo docker logs -f xinference"
+    echo ""
+    echo "📝 测试 GPU:"
+    echo "   sudo docker exec xinference nvidia-smi"
+    echo ""
+else
+    echo "❌ 容器启动失败，查看日志:"
+    sudo docker logs xinference
+    exit 1
+fi
@@ -0,0 +1,14 @@
+#!/bin/bash
+
+# Xinference 停止脚本
+
+echo "🛑 停止 Xinference 服务..."
+
+# 停止 Docker Compose
+docker-compose down 2>/dev/null || true
+
+# 停止并删除容器
+docker stop xinference 2>/dev/null || true
+docker rm xinference 2>/dev/null || true
+
+echo "✅ Xinference 服务已停止"
@@ -0,0 +1,255 @@
+根据搜索结果分析，**Xinference从v1.7.0版本开始正式支持Qwen3-Embedding和Qwen3-Reranker模型**。但需要注意早期版本存在一些部署问题，建议升级到最新稳定版。
+
+---
+
+## **一、支持情况确认**
+
+### **✅ 已支持（v1.7.0+）**
+- **Qwen3-Embedding**：支持0.6B等规格，最大上下文8192 tokens，输出1024维向量
+- **Qwen3-Reranker**：支持0.6B等规格，Cross-Encoder架构用于精排
+
+### **⚠️ 已知问题与解决方案**
+1. **Batch Size限制**：早期版本Qwen3-Reranker处理batch>1时报错`no padding token defined`
+   - **解决**：升级到v1.7.0.post1或更高版本
+2. **GPU显存异常**：vLLM引擎加载时显存占用过高
+   - **解决**：升级到v1.7.1+，或使用`--cpu-offload-gb`参数
+
+---
+
+## **二、部署方案**
+
+### **方案1：Docker部署（推荐）**
+
+```bash
+# 1. 拉取最新镜像（v1.7.1+）
+docker pull xprobe/xinference:latest
+
+# 2. 启动Xinference服务
+docker run -d --name xinference \
+  -p 9997:9997 -p 9998:9998 \
+  --gpus all \
+  -v /data/models:/data \
+  -e XINFERENCE_HOME=/data \
+  xprobe/xinference:latest xinference-local -H 0.0.0.0
+
+# 3. 查看服务状态
+curl http://localhost:9997/v1/models
+```
+
+### **方案2：pip部署**
+
+```bash
+# 1. 安装最新版本（务必v1.7.1+）
+pip install "xinference>=1.7.1"
+
+# 2. 启动本地服务
+xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9997
+
+# 3. 或启动集群模式
+xinference-supervisor -H ${SUPERVISOR_HOST}
+xinference-worker -e "http://${SUPERVISOR_HOST}:9997"
+```
+
+---
+
+## **三、模型部署与使用**
+
+### **步骤1：部署Qwen3-Embedding模型**
+
+```python
+from xinference.client import Client
+
+# 连接Xinference服务
+client = Client("http://localhost:9997")
+
+# 启动Qwen3-Embedding模型
+model_uid = client.launch_model(
+    model_name="qwen3-embedding",
+    model_size_in_billions=0,  # 0表示自动选择可用版本
+    model_type="embedding",
+    engine="vllm",  # 推荐vLLM引擎
+    gpu_idx="0",     # 指定GPU
+)
+print(f"Embedding模型UID: {model_uid}")
+```
+
+### **步骤2：部署Qwen3-Reranker模型**
+
+```python
+# 启动Qwen3-Reranker模型
+reranker_uid = client.launch_model(
+    model_name="qwen3-reranker",
+    model_size_in_billions=0,
+    model_type="rerank",  # 明确指定为reranker
+    engine="vllm",
+    gpu_idx="0",  # 可与embedding同卡，注意显存
+)
+print(f"Reranker模型UID: {reranker_uid}")
+```
+
+### **步骤3：电商搜索实战使用**
+
+```python
+# 获取模型实例
+embedding_model = client.get_model(model_uid)
+reranker_model = client.get_model(reranker_uid)
+
+# 示例：电商搜索query和商品标题
+query = "适合老人用的智能手机大屏幕长续航"
+candidate_products = [
+    "红米Note12 5000mAh大电量 6.67英寸大屏 老人模式",
+    "iPhone 15 Pro Max 专业摄影旗舰",
+    "华为畅享60 6000mAh超长续航 护眼大屏",
+    "OPPO A1 5000mAh电池 简易模式适合长辈",
+    "小米手环8 智能运动监测",
+]
+
+# 阶段1：密集检索召回Top-200
+query_embedding = embedding_model.create_embedding(query)["data"][0]["embedding"]
+# 使用Faiss或向量数据库批量检索（伪代码）
+# candidate_embeddings = [embedding_model.create_embedding(p)["data"][0]["embedding"] for p in candidate_products]
+# top200_ids = faiss_search(query_embedding, candidate_embeddings, k=200)
+
+# 阶段2：精排Top-200为Top-50（实际场景）
+# 为演示简化为精排全部5个
+pairs = [(query, product) for product in candidate_products]
+rerank_scores = reranker_model.rerank(pairs)
+
+# 按重排序分数排序
+sorted_results = sorted(
+    zip(candidate_products, rerank_scores),
+    key=lambda x: x[1]["relevance_score"],
+    reverse=True
+)
+
+# 输出结果
+for product, score in sorted_results:
+    print(f"相似度: {score['relevance_score']:.4f} | 商品: {product}")
+
+# 预期输出：
+# 相似度: 0.9234 | 商品: 华为畅享60 6000mAh超长续航 护眼大屏
+# 相似度: 0.8912 | 商品: OPPO A1 5000mAh电池 简易模式适合长辈
+# 相似度: 0.8567 | 商品: 红米Note12 5000mAh大电量 6.67英寸大屏 老人模式
+# 相似度: 0.2345 | 商品: iPhone 15 Pro Max 专业摄影旗舰
+# 相似度: 0.1234 | 商品: 小米手环8 智能运动监测
+```
+
+---
+
+## **四、REST API调用方式**
+
+### **Embedding API（兼容OpenAI格式）**
+
+```bash
+# 实时生成query向量
+curl -X POST http://localhost:9997/v1/embeddings \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "model": "qwen3-embedding",
+    "input": ["适合老人用的智能手机大屏幕长续航"]
+  }'
+
+# 批量生成商品向量（离线任务）
+curl -X POST http://localhost:9997/v1/embeddings \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "model": "qwen3-embedding",
+    "input": ["商品标题1", "商品标题2", ..., "商品标题10000"]
+  }'
+```
+
+### **Reranker API**
+
+```bash
+# 精排候选商品
+curl -X POST http://localhost:9997/v1/rerank \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "model": "qwen3-reranker",
+    "query": "适合老人用的智能手机大屏幕长续航",
+    "documents": [
+      "红米Note12 5000mAh大电量 6.67英寸大屏 老人模式",
+      "华为畅享60 6000mAh超长续航 护眼大屏"
+    ],
+    "top_n": 10
+  }'
+```
+
+---
+
+## **五、关键参数与优化**
+
+### **1. 显存配置建议**
+```python
+# 对于显存有限的场景，使用CPU卸载
+reranker_uid = client.launch_model(
+    model_name="qwen3-reranker",
+    model_type="rerank",
+    engine="vllm",
+    cpu_offload_gb=16,  # 将部分计算卸载到CPU
+    gpu_memory_utilization=0.6,  # 限制显存使用
+)
+```
+
+### **2. 性能调优**
+```python
+# Embedding批量处理优化
+embedding_model.create_embedding(
+    input_texts, 
+    batch_size=100,  # 增大批量提升吞吐
+    normalize=True   # 归一化向量用于余弦相似度
+)
+
+# Reranker并发控制（避免OOM）
+reranker_model.rerank(
+    pairs,
+    batch_size=8,  # 根据显存调整，A10G建议8-16
+    max_length=512 # 限制输入长度
+)
+```
+
+### **3. 电商搜索最佳实践**
+- **离线批量**：每天凌晨全量重新生成2亿商品embedding，存入向量数据库（Milvus/Pinecone）
+- **在线实时**：用户query实时embedding，召回Top-1000
+- **精排阶段**：对Top-1000使用Qwen3-Reranker打分，取Top-50返回
+- **缓存策略**：TOP 10000热搜query的embedding和rerank结果缓存Redis，QPS提升10倍
+- **混合检索**：结合BM25关键词召回，提升头部Query准确率
+
+---
+
+## **六、版本兼容性矩阵**
+
+| Xinference版本 | Qwen3-Embedding | Qwen3-Reranker | 推荐度 |
+|----------------|-----------------|----------------|--------|
+| < v1.7.0       | ❌ 不支持        | ❌ 不支持       | 必须升级|
+| v1.7.0         | ✅ 支持          | ⚠️ 有batch bug | 慎用   |
+| v1.7.0.post1   | ✅ 支持          | ✅ 基本支持     | 可用   |
+| **≥ v1.7.1**   | **✅ 完美支持** | **✅ 完美支持** | **强烈推荐** |
+
+**建议**：生产环境务必使用 **v1.7.1或更高版本**
+
+---
+
+## **七、监控与运维**
+
+```bash
+# 查看模型运行状态
+curl http://localhost:9997/v1/models
+
+# 监控GPU显存（推荐部署Prometheus+Grafana）
+nvidia-smi -l 1
+
+# 日志排查
+docker logs -f xinference --tail 100
+```
+
+---
+
+## **总结**
+
+Xinference + Qwen3-Embedding + Qwen3-Reranker是**完全可行且已生产可用**的组合，特别适合电商搜索场景。只需注意：
+1. **版本必须≥1.7.1**
+2. **Reranker建议单独部署以避免显存争抢**
+3. **两阶段检索（海选+精排）是最佳实践**
+
+如需具体压测数据或故障排查，可进一步咨询！
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