🎉 Xinference v0.13.0 正式发布！Apple M系列专用后端 MLX 来临，Mac 上加速高达 40% 🚀。目前已支持 qwen2 和 gemma-2。阿里云镜像也如约而至，且容量大幅缩减，解决大家在国内拉取 docker 的痛点。详细更新内容如下：
- 新增内置支持模型 📦
- qwen2 gguf格式 📝
- gemma-2-it 💻
- 新功能 🚀
- transformers推理后端支持开启continuous batching(连续批处理)，优化LLM同时服务多请求的吞吐。支持generate / chat / vision任务，欢迎试用。详见：https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/user_guide/continuous_batching.html 📊
- 支持mac arm芯片平台下的高速推理引擎MLX
- 官方GPU镜像以vllm镜像为基础进行重构。大幅减少镜像体积，要求宿主机cuda版本12.4+和nvidia驱动版本550+。详见：https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/using_docker_image.html 🎥
- 官方镜像支持从阿里云服务中拉取。详见：https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/using_docker_image.html ☁️
- 新增更多日志模块。现在与请求相关的详细的uvicorn日志将被记录在日志文件中，同时transformers和vllm在命令行和文件中也会有更详细的日志 📑
- BUG修复 🐛
- 修复glm4 tool call的问题 🔧
- 修复rerank接口curl和python客户端返回documents行为不一致的问题 📜
- 更新glm4v模型的版本号，修复多GPU使用等若干问题。已下载的用户删除后重新下载即可 🔄
- 修复LLM为基础的rerank计算报错的问题 💡
- 修复deepseek-vl-chat模型缺少依赖的问题 🔗
- UI相关 💻
- 优化鉴权模式下的使用体验 🔐