Xinference 客户案例分享：东南亚客户的多模型部署

我们的案例主角是一家面向东南亚市场的互联网企业，业务涵盖电商、金融等多个领域。随着用户规模的扩大，该企业亟需提升客户服务能力，计划引入智能机器人来处理海量咨询，语言交互以及图像生成。然而，在项目推进过程中，他们遇到了一系列现实挑战:

• 多语言支持难题:东南亚地区语言种类繁多，客户咨询可能使用英语、印尼语、泰语、越南语等多种语言。传统客服系统难以直接支持如此多的语言，而人工翻译又导致响应迟缓。企业需要一个能够自动识别并翻译多语言的智能客服，以覆盖不同国家的用户需求。

  
  

• 复杂业务场景:客户希望智能客服不仅能回答简单问答，还能结合企业知识库提供专业解答，并支持图文多模态交互(例如用户发送图片咨询商品)。这意味着需要集成多种类型的模型—大语言模型(LLM)用于对话生成、Embedding 模型用于语义检索、Rerank 模型用于结果排序，甚至视觉模型用于图像识别。如何让这些模型协同工作，是一个复杂的系统工程。

  
  

• 算力资源与扩展:部署大模型对算力要求极高，企业初期投入的 GPU 资源有限。随着智能客服上线后用户量增长，并发请求激增，算力瓶颈逐渐显现。如果一次性采购大量 GPU， 成本高昂且利用率可能不足;而如果不及时扩容，又会导致服务响应变慢甚至崩溃。因此，企业需要一个弹性扩展的解决方案，能够根据业务需求动态增加算力，同时保证服务的稳定运行。

  
  

• 开发与运维复杂度:对于非 AI 背景的开发团队来说，从零开始搭建大模型推理服务非常困难。他们需要处理模型加载、分布式部署、性能优化等一系列技术问题，这无疑增加了项目风险和周期。企业希望有一个开箱即用的平台，能够简化模型部署和管理流程，让开发人员可以专注于业务逻辑，而不是底层技术细节。

  
  

面对上述挑战，该企业经过调研评估，最终选择了 Xinference 作为智能客服系统的大模型推理服务框架。接下来，我们将看看 Xinference 是如何帮助客户一步步化解难题、落地智能客服应用的。

Xinference (全称 Xorbits Inference)是由国内团队开发的开源大模型推理服务平台，旨在简化各种 AI 模型的部署和集成。借助 Xinference，用户可以在云端或本地环境中一键部署开源的大语言模型、Embedding 模型、多模态模型等， 并通过统一的 API 接口调用这些模型，构建强大的 AI 应用。简单来说，Xinference 就像是一个”大模型托管平台”，为企业提供了从模型部署、算力调度到应用对接的一站式解决方案。

在本案例中，Xinference 主要承担了以下关键角色:

• 模型仓库与部署:Xinference 内置了丰富的模型仓库，涵盖中英文大语言模型、Embedding 模型、Rerank 模型以及视觉、音频模型等，总数超过 200 个，并且持续跟踪更新最新模型。客户需要的 6 个模型全部可以从 Xinference 仓库中获取并一键部署，实现了模型的快速上线。这大大节省了模型下载和配置的时间，也保证了模型来源的可靠性。

  
  

• 算力管理与调度:Xinference 支持在单台服务器的多张 GPU 上并行部署多个模型实例，充分利用每一张显卡的算力。同时，同一模型可以启动多个副本，由 Xinference统一调度， 实现负载均衡，提升并发处理能力。这种弹性调度机制确保了在高并发请求下，系统依然能够快速响应，避免了单点瓶颈。

  
  

• 多推理引擎支持:Xinference 兼容多种推理加速引擎(如 vLLM、Transformers 等)，不同模型实例可以根据性能需求选择不同的引擎。例如，对于计算密集型的大语言模型，客户选择了 vLLM 引擎以获得更高的吞吐和更低的延迟;而对于轻量的Embedding 模型，则使用原生 Transformers 引擎即可。多引擎并行运行的能力，使客户能够针对不同模型优化性能，充分挖掘硬件潜力。

  
  

• 集群扩展与监控:Xinference 基于分布式计算框架 Xoscar 构建，具备企业级的集群管理能力，支持弹性扩缩容。当业务量增长时，只需添加新的 GPU 服务器节点，Xinference 就能自动将其纳入集群，并根据负载均衡策略动态分配模型副本到新节点上。在本案例中，随着智能客服用户量上升，客户先后进行了两次集群扩容，新增的GPU 节点快速加入并投入运行，模型服务无缝扩展，没有出现任何中断。Xinference的管理界面还提供了集群监控仪表盘，运维人员可以实时查看各节点的 GPU 使用率、模型调用情况等，对系统状态了如指掌。这种可视化监控大大降低了运维难度，确保系统稳定高效运行。

  
  

• 应用集成与生态兼容:Xinference 提供了兼容 OpenAIAPI 规范的接口，方便与各种应用开发框架集成。客户的开发团队在构建智能客服前端时，无需关心底层模型细节，只需调用 Xinference 提供的 API，就能获取模型的回复结果。此外，Xinference 还主动适配了多种流行的 AI 应用框架(如 dify、ComfyUI 等)，实现无缝对接。在本案例中，客户最初尝试使用 ComfyUI 搭建对话流程， 后来转向 Dify 框架，Xinference 都能很好地支持，开发人员可以自由选择熟悉的工具来构建业务逻辑。这种高度的生态兼容性，让客户能够快速将 Xinference 融入现有技术栈，加速应用开发迭代。

通过以上功能， Xinference 为客户打造了一个灵活、高效、可扩展的大模型推理服务平台。接下来，我们将结合具体场景，看看 Xinference 如何帮助客户实现智能客服的各项能力。

针对东南亚多语言环境的挑战，客户希望智能客服能够自动识别用户语言并给出对应语言的回复。 Xinference 在这方面提供了有力支持:

• 多语言模型支持:Xinference 模型仓库中包含了多种多语言大模型。例如，客户选用了针对东南亚语言优化的 Gemma-SEA-LION-v3-it 模型，该模型对印尼语、泰语等当地语言有良好的理解和生成能力。同时，还部署了 MiniCPM-V-2.6 等中文大模型，以服务使用中文咨询的客户。这些模型通过 Xinference 部署后，开发团队可以根据用户消息的语言类型，动态选择对应的模型来生成回复。例如，检测到用户发送的是印尼语，就调用印尼语优化模型;如果是中文，则切换到中文模型。这种多模型并行的方案，确保了智能客服对不同语言的支持质量。

  

• 实时翻译与多轮对话:除了直接使用多语言模型外，Xinference 还可以与机器翻译模型结合，实现实时双向翻译。例如，当用户用小语种提问时，系统可以先通过翻译模型将其转为英文或中文，再由大语言模型理解作答，最后再翻译回用户的语言。这种方案在一些出海客服系统中已有应用，能够将客户消息在 0.5 秒内完成语言转换并推送给客服或机器人。在本案例中，客户也尝试了类似机制:他们在 Xinference 上部署了一个翻译模型，当检测到非常见语言时，先调用翻译模型转写，再由主对话模型生成回答，最后再翻译回去。通过 Xinference 的 API 编排，整个过程对用户完全透明，用户收到的回复已经是自己熟悉的语言。这种多模态翻译+对话的组合，极大提升了客服的语言覆盖能力，让不同国家的用户都能获得母语级的服务体验。

  
  

• 多语言知识库检索:智能客服不仅要能”说”多种语言，还需要理解不同语言的问题并从知识库中找到答案。为此，客户构建了一个多语言知识库，里面存储了各语言版本的 FAQ 和产品文档。 Xinference 部署的 Embedding 模型(如 bge-m3)可以将用户的问题和知识库文档都编码为向量，然后通过向量相似度检索匹配相关文档。由于Embedding 模型本身具有跨语言语义理解能力，即使问题和文档语言不同，也能找到意思相近的内容。例如，用户用印尼语询问”订单状态”，Embedding 模型可以匹配到中文知识库中关于订单状态的说明。随后， Rerank 模型(如 bge-reranker-v2-m3)会对检索结果进一步排序，确保最相关的文档排在前面。最后，大语言模型结合检索到的知识生成回答，并以用户的语言输出。通过 Xinference 对 Embedding、 Rerank 和LLM 模型的统一调度，客户实现了多语言知识问答功能:无论用户用何种语言提问，智能客服都能从知识库中找到准确答案并用相应语言回复。这大大提升了客服回答的专业性和一致性，也减轻了人工维护多语言知识库的负担。

  
  

通过以上措施，客户的智能客服成功覆盖了东南亚主要语言，实现了”一处部署，全球响应”的目标。用户再也不会因为语言障碍而得不到帮助，企业的服务范围和客户满意度得到了显著提升。

除了文本对话，客户还希望智能客服能够处理图片、语音等多模态信息，成为一个多模态智能体。例如，用户可能发送一张商品照片询问详情，或者通过语音描述问题。Xinference 在这方面同样发挥了关键作用:

• 视觉问答能力:Xinference 支持部署视觉-语言模型((Vision-Language Model)。客户部署了 qwen2.5-vl-instruct 这样的图文多模态模型。当用户发送图片时，智能客服可以将图片和文字描述一起传给该模型，模型能够识别图片内容并结合文字提问给出回答。例如，用户发送一张产品图片并问”这是什么型号的手机?“，多模态模型可以识别出图片中的手机型号并回答。借助 Xinference 的 API，开发团队很容易地将这一能力集成到客服系统中:用户上传图片后，前端调用 Xinference 的多模态模型接口，获取模型对图片的描述和回答，再呈现给用户。这使智能客服从纯文本交互升级为图文并茂的交互，大大丰富了服务形式。

  
  

• 语音识别与合成:针对语音交互需求，Xinference 也支持部署语音识别(ASR) 和语音合成(TTS) 模型。客户在内部测试中部署了一个中文语音识别模型，用于将用户的语音消息转写成文本，然后由大语言模型处理，最后再通过 TTS 模型将回答转为语音播放。虽然目前主要面向文本，但这一能力为未来拓展电话客服、语音助手等场景做好了准备。Xinference 的模型仓库中已经包含了一些语音模型，用户可以根据需要随时启用。这种多模态模型即插即用的特性，让企业能够快速试验新的交互方式，而无需重新搭建整套系统。

  
  

• 多智能体协作框架:为了实现更复杂的任务，客户还探索了多智能体协作的架构。例如，当用户提出一个涉及多步操作或专业知识的问题时，系统可以调度不同的”智能体”分工合作:一个感知智能体负责解析用户输入(可能是文本、图片等多模态信息)，一个规划智能体根据感知结果制定回答策略，一个执行智能体调用相应的模型或工具来生成答案。在 Xinference 的支持下，这些不同角色的智能体可以分别由不同的模型或服务来实现， 并通过 Xinference 的 API 进行通信协调。例如，感知智能体可能调用多模态模型来理解用户意图，规划智能体可能使用一个轻量的决策模型来决定下一步做什么，执行智能体则调用知识库检索或计算器等工具来获取结果，最后再由主对话模型整合所有信息生成最终回复。这种模块化多智能体架构，使智能客服能够处理更加复杂的任务，例如根据用户上传的账单图片计算费用、根据对话上下文调用外部API 查询数据等。Xinference 作为底层支撑，保证了各个模型服务的稳定运行和高效通信，让多智能体协作成为可能。

  
  

通过构建多模态智能体，客户的智能客服不再局限于文字问答，而是能够”看”、“听”、“说”，提供更加拟人化、全方位的服务体验。这不仅提升了客户满意度，也为企业探索新的服务模式(如虚拟客服助手、智能导购等)奠定了基础。

大模型推理对算力要求极高，如何高效利用和扩展算力是客户非常关心的问题。Xinference 在这方面提供了一系列优化手段，确保系统在不同负载下都能保持良好性能:

• GPU 资源高效利用:Xinference 支持在单张 GPU 上并行运行多个模型实例，只要显存足够，就可以同时加载多个模型或同一模型的多个副本。在本案例中， 客户的 GPU服务器上同时运行了语言模型、Embedding 模型和 Rerank 模型， 它们共享 GPU 算力但互不干扰。Xinference 会根据模型需求自动分配显存和计算资源，尽量”榨干”每一张显卡的性能。例如，在一张 GPU 上先加载了一个 7B 参数的语言模型，剩余显存又加载了一个 Embedding 模型用于实时向量化查询。这种多模型混部的方式，显著提高了 GPU 利用率，避免了资源闲置。

  
  

• 模型量化与压缩:为了在有限显存上运行更大的模型，Xinference 提供了动态量化功能。用户可以在启动模型时指定量化精度(如 4-bit 或 8-bit) ，Xinference 会在加载模型权重时自动进行低精度转换，从而大幅减少显存占用。例如，一个原本需要 60GB显存的 13B 模型，经过 4-bit 量化后可能只需不到 30GB 显存即可运行。这使得客户能够用较少的 GPU 运行更大参数的模型，提升了模型性能上限。此外，Xinference 还支持模型的分片加载，可以将超大模型的不同层分布到多张 GPU 上并行计算，突破单卡显存限制。这些优化手段让客户在硬件投入有限的情况下，也能玩转大模型。

  
  

• 并发与批处理优化:针对高并发请求，Xinference 内置了请求队列和批处理机制。当同时有多个用户请求时，Xinference 会将这些请求按模型进行分组，并尽可能合并成批量推理，以利用 GPU 的并行计算能力，提高吞吐率。例如， Embedding 模型在处理大量查询向量化时， Xinference 会将多个查询打包成一个批次一起计算，而不是逐个处理，从而显著减少了总体延迟。同时， Xinference 支持为每个模型配置多个副本实例，当某个模型的请求量增加时，系统可以自动将请求分发到多个副本上并行处理，实现水平扩展。这种负载均衡策略确保了系统在峰值时段依然响应迅速，不会因为单个实例过载而拖慢整体性能。

  
  

• 弹性集群扩展:随着业务发展，客户的智能客服访问量不断攀升。Xinference 的分布式集群架构让扩容变得非常轻松。客户只需购置新的 GPU 服务器，安装 Xinference 节点并加入集群，Xinference 管理节点就会自动感知到新资源，并根据当前负载将部分模型副本调度到新节点上运行。在本案例中，客户先后两次扩展了集群规模，每次新增节点后，系统都能在几分钟内完成模型加载并投入服务，整个过程无需停止现有服务。Xinference 还支持自动弹性伸缩:可以根据 CPU/GPU 使用率阈值，自动增加或减少模型副本数量，甚至在云环境中自动创建/销毁实例。这种弹性扩展能力，使客户能够按需扩容，既避免了资源浪费，又保证了服务质量。值得一提的是，Xinference的集群管理经受住了大规模考验—-其底层 Xoscar 框架曾在 20 万核 CPU 的集群上稳定运行。因此，即使未来客户业务量成倍增长， Xinference 也有能力支撑其推理服务的横向扩展。

  
  

  

  
  

• 监控与调优:为了确保算力资源始终处于最佳状态，Xinference 提供了详尽的监控指标和日志。运维人员可以通过 Web 界面查看每个模型实例的 QPS(每秒请求数)、平均响应时间、GPU 显存和利用率等数据。一旦发现某个模型成为瓶颈(例如 GPU 满载而请求堆积)，可以及时增加该模型的副本或升级硬件。Xinference 还支持动态调整:在不重启服务的情况下，可以修改模型的并发数、批大小等参数，以优化性能。通过持续的监控和调优，客户的智能客服系统始终保持着高效稳定的运行状态，没有因为算力问题而出现服务降级。

  
  

通过 Xinference 的算力优化和弹性扩展机制，客户成功解决了大模型部署中的性能难题。系统不仅在上线初期表现良好，而且能够随着业务增长不断扩展能力，真正做到了”小步快跑，平滑演进”。这种灵活的算力管理模式，也为企业节省了大量成本-——他们无需一次性采购过多硬件，而是根据实际需求逐步投入，将资源用在刀刃上。

对于客户的开发和运维团队来说，引入 Xinference 最大的感受就是省心省力。以往需要数周甚至数月才能完成的大模型部署工作，现在借助 Xinference 的工具链，几天内就能搞定。具体体现在以下几个方面:

• 一键部署与开箱即用:Xinference 提供了非常友好的部署方式。无论是通过 Docker 容器还是直接安装，都可以在几分钟内启动 Xinference 服务。启动后，用户可以通过Web 界面或命令行，从内置模型库中选择需要的模型并点击”部署”，Xinference 就会自动下载模型权重并加载运行。整个过程不需要编写复杂的脚本或配置文件，真正实现了一键式部署。对于客户的开发人员来说，他们再也不用为模型下载、环境配置等琐事头疼，只需关注业务逻辑的实现即可。这种开箱即用的体验，大大缩短了项目的上线周期。

  
  

• 统-API 与 SDK:Xinference 为所有部署的模型提供了统一的 RESTful API 接口， 并且兼容 OpenAI 的 API 格式。这意味着开发团队可以像调用 OpenAI 模型一样调用自己部署在 Xinference 上的模型，无需修改现有代码逻辑。Xinference 还提供了 PythonSDK，方便在代码中直接调用模型服务。例如，通过几行 Python 代码就可以获取模型的聊天回复、生成文本嵌入向量或进行图片生成等操作。这种标准化接口极大降低了集成难度，开发人员能够快速将大模型能力融入现有应用中。此外，Xinference 支持函数调用(Function Calling)等高级特性，允许模型在回答中触发预设的函数执行，这为开发复杂的智能应用提供了便利。总的来说，Xinference 让大模型能力变成了一种”即插即用”的服务，开发效率得到了显著提升。

  
  

• 可视化管理界面:Xinference 附带了一个直观的 Web 管理界面，方便运维人员监控和管理模型服务。在界面上，可以看到当前集群中的所有节点、已部署的模型列表及其状态(如运行中、停止、加载中)、每个模型的副本数和所在节点等信息。还能查看每个模型的实时指标，如请求次数、响应延迟、GPU 显存占用等。通过这个界面，运维人员可以轻松地一键启动/停止模型、调整副本数量，或者对集群进行扩容缩容操作。当遇到问题时，也可以方便地查看模型日志，定位错误原因。这种图形化的管理方式，降低了运维门槛，即使对 AI 不太熟悉的工程师也能快速上手管理大模型服务。相比之下，如果没有 Xinference， 客户可能需要自己搭建监控系统、编写脚本来管理模型进程，工作量和复杂度都会高很多。

  
  

• 稳定性与容错:Xinference 在设计时考虑了高可用性和容错。当某个模型实例发生故障或所在节点宕机时，Xinference 会自动将该模型的请求切换到其他健康副本上，并尝试在其他节点重新启动故障实例，从而保证服务不中断。这种自动容错机制减少了人工干预，提高了系统的稳定性。此外，Xinference 支持模型状态的持久化和快速恢复，即使整个服务重启，也能在几分钟内重新加载模型并对外提供服务。对于客户来说，这意味着智能客服可以做到 7x24 小时不间断运行，不会因为底层模型服务的问题而影响用户体验。

  
  

• 社区与生态支持:作为一个开源项目， Xinference 拥有活跃的开发者社区和不断完善的文档。客户的技术团队在使用过程中遇到问题，可以查阅官方文档或在社区论坛寻求帮助。Xinference 团队也会定期发布更新，修复 bug 并增加新功能(例如支持最新的模型格式、优化推理性能等)。这种开源生态的支持，让客户在技术上没有后顾之忧。他们可以紧跟 AI 领域的最新进展，将新的模型和技术快速应用到自己的业务中，保持竞争力。

  
  

总的来说，Xinference 帮助客户大幅简化了大模型应用的开发运维流程。开发人员能够更专注于业务逻辑和用户体验，而无需陷入复杂的底层技术细节;运维人员也能够轻松地管理和扩展模型服务，确保系统稳定高效运行。这种效率的提升，使客户能够更快地将智能客服功能推向市场，并根据用户反馈持续迭代优化。

经过一段时间的部署运行，Xinference 助力的智能客服系统在客户业务中取得了显著成效，主要体现在以下几个方面:

• 服务覆盖与用户满意度:借助 Xinference 提供的多语言和多模态能力，客户的智能客服覆盖了东南亚主要国家的用户，支持的语言种类从原来的 2-3 种扩展到 10 种以上。用户无论使用何种语言咨询，都能得到及时准确的回复，沟通障碍大大减少。据客户反馈，智能客服上线后，用户咨询的平均等待时间从过去的几分钟缩短到 20 秒以内，对于常见问题机器人甚至可以秒级回复。这极大提升了用户体验，客户满意度和留存率都有明显提高。一些原本因为语言问题流失的海外客户，现在也重新开始咨询购买，企业的国际业务得到了有力支撑。

  
  

• 服务效率与成本:智能客服的引入显著提高了服务效率。以前需要人工客服处理的大量重复问题，现在由智能机器人自动回答，解放了人力。据统计，在上线初期，智能客服就承担了约 60%的日常咨询量，高峰期甚至达到 80%。这意味着人工客服团队可以将精力集中在处理复杂问题和客户关怀上，整体服务效率提升了数倍。同时，由于Xinference 优化了算力利用，客户不需要为了应对峰值而过度采购硬件，算力成本得到有效控制。更重要的是，借助 Xinference 的弹性扩展，当业务量增长时，企业可以逐步增加算力投入，避免了资源闲置浪费。这种按需扩展的模式，使客户的 IT 成本结构更加合理，投资回报率(ROI) 显著提高。

  
  

• 业务创新与竞争力:通过 Xinference 构建的智能客服，客户不仅提升了现有服务水平，还探索出了新的业务模式。例如，他们基于多模态智能体开发了虚拟导购助手，可以识别用户上传的商品图片并推荐类似产品，大大促进了交叉销售;又比如，利用智能客服收集的用户问答数据，他们训练了更贴合自身业务的领域模型，进一步提高了回答准确率。这些创新应用使客户在市场上形成了差异化竞争力。此外，由于Xinference 的开放性，客户可以随时尝试最新的大模型和技术(如更新的多语言模型、更强大的视觉模型等)，保持技术领先。这种快速迭代创新的能力，让客户在瞬息万变的东南亚市场中始终快人一步。

  
  

• 客户评价:对于 Xinference 的表现，客户的技术负责人给予了高度评价:“Xinference帮助我们跨越了大模型落地的鸿沟。以前我们对部署大模型完全没底，现在有了Xinference，我们可以像搭积木一样构建自己的智能客服系统。它的多语言支持和弹性扩展能力正是我们最需要的，让我们在东南亚市场站稳了脚跟。”运维团队也反馈说，Xinference 的管理界面和监控功能非常实用，让他们能够轻松驾驭多 GPU 集群，“以前最怕模型服务出问题，现在 Xinference 自动帮我们搞定了大部分故障恢复，我们运维压力小多了。”总体而言，客户认为引入 Xinference 是一次非常成功的技术投资，不仅解决了燃眉之急，还为未来的 AI 布局打下了坚实基础。

通过本案例可以看到，在东南亚这样语言多元、需求多样的市场环境下，Xinference为企业提供了一把打开智能客服大门的”金钥匙”。它以其强大的模型部署能力、灵活的算力管理和开放的生态集成，帮助客户克服了多语言、多模态和高并发带来的重重挑战，成功落地了高效的智能客服系统。从客户的实践经验来看，Xinference 不仅显著提升了服务效率和用户体验，还降低了开发运维难度和成本，真正实现了”让大模型服务触手可及”。

展望未来，随着大模型技术的不断演进和企业数字化转型的深入，Xinference 这样的推理服务平台将发挥更加重要的作用。它不仅适用于智能客服，还可以推广到智能营销、智能风控、智能办公等更多场景，为企业的业务创新赋能。对于希望在海外市场有所作为的企业来说，选择一个可靠的大模型基础设施伙伴至关重要。Xinference 的成功案例证明， 通过技术赋能，企业能够跨越语言和文化的障碍，为全球客户提供优质服务。我们有理由相信, 在 Xinference 等先进工具的支持下,会有越来越多的中国企业在海外市场大放异彩,实现”一处部署,全球响应”的美好愿景。