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有效地服務(wù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)于實(shí)時(shí)應(yīng)用至關(guān)重要。盡管FastApi擅長(zhǎng)構(gòu)建Restful API，但它缺乏最佳AI模型部署所需的專業(yè)功能，尤其是使用大型語(yǔ)言模型（LLMS）等資源密集型模型。 Litserve是一種基于FastApi的開源模型服務(wù)引擎，通過(guò)為可擴(kuò)展性和性能提供高級(jí)功能來(lái)解決這一差距。本文探討了Litserve的功能，并展示了其在創(chuàng)建高性能AI服務(wù)器中的用途。

關(guān)鍵學(xué)習(xí)成果

本指南將為您提供知識(shí)：

使用Litserve輕松部署并提供AI模型。
利用批處理，流和GPU加速度提高模型性能。
通過(guò)一個(gè)實(shí)踐示例構(gòu)建簡(jiǎn)單的AI服務(wù)器。
優(yōu)化用于高通量和可伸縮性的模型服務(wù)。

Litserve：可擴(kuò)展AI模型服務(wù)的未來(lái)

本文是數(shù)據(jù)科學(xué)博客馬拉松的一部分。

了解模型服務(wù)和Litserve

模型服務(wù)是通常通過(guò)API部署訓(xùn)練有素的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。挑戰(zhàn)包括管理高計(jì)算需求（尤其是使用LLM），優(yōu)化資源利用率以及在不同負(fù)載下保持性能。

Litserve通過(guò)提供快速，靈活和可擴(kuò)展的解決方案來(lái)簡(jiǎn)化此過(guò)程。它處理諸如縮放，批處理和流媒體之類的復(fù)雜任務(wù)，消除了為每個(gè)型號(hào)構(gòu)建自定義FastAPI服務(wù)器的需求。它與本地機(jī)器，云環(huán)境和高性能計(jì)算群集兼容。

Litserve的核心功能

加速模型服務(wù)：與傳統(tǒng)方法相比，Litserve顯著提高了模型服務(wù)速度。

Litserve：可擴(kuò)展AI模型服務(wù)的未來(lái)

多GPU支持：利用多個(gè)GPU進(jìn)行并行處理，最大程度地減少延遲。

Litserve：可擴(kuò)展AI模型服務(wù)的未來(lái)

批處理和流媒體：同時(shí)處理多個(gè)請(qǐng)求（分批）或有效處理大型響應(yīng)（流）。

Litserve還提供諸如身份驗(yàn)證和OpenAI規(guī)范兼容性之類的功能，可滿足不同的AI工作負(fù)載。

入門：一個(gè)簡(jiǎn)單的例子

安裝Litserve：

 PIP安裝Litserve

基本的Litserve API可以定義如下：

導(dǎo)入Litserve作為L(zhǎng)S

SimpleLitapi類（Ls.litapi）：
    DEF設(shè)置（Self，設(shè)備）：
        self.model1 = lambda x：x ** 2
        self.model2 = lambda x：x ** 3

    def decode_request（self，request）：
        返回請(qǐng)求[“輸入”]

    def預(yù)測(cè)（self，x）：
        平方= self.model1（x）
        cubed = self.model2（x）
        輸出=平方立方體
        返回{“輸出”：輸出}

    def encode_response（self，output）：
        返回{“輸出”：輸出}

如果__name__ ==“ __ -main __”：
    API = SimpleLitapi（）
    server = ls.litserver（API，ACCELERATOR =“ GPU”）?；颉白詣?dòng)”
    server.run（端口= 8000）

此示例演示了核心組件： setup （模型初始化）， decode_request （輸入處理）， predict （推理）和encode_response （輸出格式）。

提供視覺模型：圖像字幕

本節(jié)以更現(xiàn)實(shí)的場(chǎng)景展示了Litserve的功能：通過(guò)擁抱面部部署圖像字幕模型。（完整代碼可在GitHub - [鏈接到GitHub repo]上找到）。

關(guān)鍵步驟涉及：

加載模型：加載預(yù)先訓(xùn)練的VisionEncoderDecodermodelel（例如，從擁抱的臉部）。
定義Litapi：創(chuàng)建一個(gè)自定義的Litapi類，以處理圖像加載，預(yù)處理，字幕生成和響應(yīng)格式。
運(yùn)行服務(wù)器：實(shí)例化Litapi和Litserver，如果可用，則指定GPU加速度。

具有高級(jí)功能的性能優(yōu)化

Litserve提供了幾個(gè)功能來(lái)優(yōu)化性能：

批處理：使用LitServer中的max_batch_size同時(shí)處理多個(gè)請(qǐng)求。
流：使用stream=True有效地處理大型輸入。
設(shè)備管理：用devices參數(shù)控制GPU使用。

為什么選擇Litserve？

Litserve由于它而脫穎而出：

可伸縮性：輕松處理增加工作量。
優(yōu)化性能：批處理，流和GPU加速度最大化吞吐量并最大程度地減少延遲。
易用性：簡(jiǎn)化模型部署。
高級(jí)功能支持：為復(fù)雜的AI應(yīng)用程序提供功能。

結(jié)論

Litserve簡(jiǎn)化了AI模型部署，使開發(fā)人員可以專注于構(gòu)建強(qiáng)大的AI解決方案。它的可擴(kuò)展性，性能優(yōu)化和易用性使其成為各種AI項(xiàng)目的寶貴工具。

關(guān)鍵要點(diǎn)

Litserve簡(jiǎn)化了AI模型服務(wù)。
高級(jí)功能增強(qiáng)了性能。
適用于各種部署環(huán)境。
支持復(fù)雜的AI工作負(fù)載。

參考

常見問(wèn)題（常見問(wèn)題解答）

Q1：Litserve與Fastapi？ Litserve以Fastapi的優(yōu)勢(shì)為基礎(chǔ)，但為有效的AI模型提供了關(guān)鍵功能，尤其是用于資源密集型模型。
Q2：CPU/GPU支持？ Litserve支持兩者。
Q3：批處理的好處？通過(guò)同時(shí)處理多個(gè)請(qǐng)求來(lái)改善吞吐量。
Q4：模型兼容性？支持各種模型（機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，LLM），并與流行的框架（Pytorch，Tensorflow，Hugging Face）集成。
Q5：與現(xiàn)有管道集成？由于其基于FastAPI的API和可定制的LitAPI類，因此容易集成。