LitServe – 基于FastAPI的高性能AI模型部署引擎

LitServe是一款基于FastAPI构建的高性能AI模型部署引擎，专为企业级AI服务而设计。它支持批处理、流式处理与GPU自动扩展，旨在简化AI模型的部署过程。LitServe不仅易于安装和使用，还通过pip可轻松获取。其灵活的API定义和强大的服务器控制功能，使其成为构建可扩展AI服务的理想之选。

LitServe是什么

LitServe是一个高性能的AI模型部署引擎，专为企业级服务设计，基于FastAPI框架构建。它支持批处理和流式处理，具备GPU自动扩展的功能，旨在简化模型部署的整个流程。LitServe的安装过程非常简单，通过pip即可完成，并且提供灵活的API定义和强大的服务器控制能力，支持多种机器学习框架，拥有自动扩展、身份验证等先进特性，是构建可扩展AI服务的最佳选择。

主要功能

• 卓越性能：LitServe基于FastAPI构建，性能至少是FastAPI的两倍，非常适合高效推理AI模型。
• 批处理与流式处理：支持批量和流式数据处理，优化模型响应时间和资源利用率。
• 自动GPU扩展：根据实时需求自动调整GPU资源，以适应不同的负载和性能要求。
• 灵活与可定制性：开发者可以通过LitAPI和LitServer类灵活定义和控制模型的输入、处理及输出。
• 多模型支持：支持多种类型的AI模型，包括大语言模型、视觉模型、时间序列模型等。
• 跨框架兼容性：兼容多种机器学习框架，如PyTorch、Jax、Tensorflow和Hugging Face。

产品官网

• 项目官网：lightning.ai
• GitHub仓库：https://github.com/Lightning-AI/LitServe

应用场景

• 机器学习模型部署：LitServe能够部署各种机器学习模型，如分类、回归和聚类，为模型提供高性能的推理服务。
• 大语言模型服务：对于需要大量计算资源的大型语言模型，LitServe提供高效的推理服务，支持自动GPU扩展，优化资源使用。
• 视觉模型推理：在图像识别、目标检测和图像分割等视觉任务中，LitServe能够快速处理图像数据，提供实时或批量的视觉模型推理服务。
• 音频与语音处理：LitServe可用于部署语音识别、语音合成和音频分析等模型，处理音频数据并提供相应服务。
• 自然语言处理：在文本分析、情感分析和机器翻译等任务中，LitServe可快速响应文本数据的推理请求。

常见问题

• LitServe如何安装？：您只需通过pip命令即可轻松安装LitServe。
• 如何定义服务器？：创建一个Python文件（如server.py），导入litserve模块，并定义一个继承自ls.LitAPI的类，处理模型加载、请求解码、预测逻辑和响应编码。
• 如何启动服务器？：在SimpleLitAPI类中创建服务器实例，并调用run方法启动服务器，您可以自定义端口和其他配置选项。
• 如何与服务器交互？：可使用自动生成的LitServe客户端或编写自定义客户端脚本，通过requests库发送POST请求与服务器进行交互。