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🚀 快速阅读
- LitServe 是一个基于 FastAPI 的高性能 AI 模型部署引擎,使用简单且功能多样。
- 它支持批处理、流式处理和 GPU 自动扩展,简化了模型部署流程,速度至少是 FastAPI 的两倍。
- LitServe 可以部署多种 AI 模型,如大语言模型、视觉模型、时间序列模型等,兼容多种机器学习框架。
正文(附运行示例)
LitServe 是什么
LitServe 是一个基于 FastAPI 的高性能 AI 模型部署引擎,专为企业的 AI 服务设计。它支持批处理、流式处理和 GPU 自动扩展,简化了模型部署流程。LitServe 安装和使用都很简单,通过 pip 就能安装,提供灵活的 API 定义和强大的服务器控制能力。它还支持多种机器学习框架,具备自动扩展、身份验证等高级特性,是构建可扩展 AI 服务的理想选择。
LitServe 的功能特色
- 高性能:基于 FastAPI 构建,速度至少是 FastAPI 的两倍,特别适合高效推理的 AI 模型。
- 批处理与流式处理:支持批量和流式数据处理,优化模型的响应时间和资源利用率。
- 自动 GPU 扩展:根据需求自动调整 GPU 资源,适应不同负载和性能需求。
- 灵活性与可定制性 :通过
LitAPI
和LitServer
类,开发者可以灵活定义和控制模型的输入、处理和输出。 - 多模型支持:支持部署多种 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。
LitServe 的技术原理
- FastAPI 框架:LitServe 建立在 FastAPI 之上,这是一个现代、高性能的 Web 框架,用于构建 APIs。FastAPI 提供基于 Python 的类型提示、自动 API 文档和快速路由处理。
- 异步处理:FastAPI 支持异步请求处理,LitServe 可以同时处理多个请求,不会阻塞服务器,提高并发性和吞吐量。
- 批处理和流式处理:LitServe 支持批处理,将多个请求合并为一个批次处理,减少模型推理次数,提高效率。流式处理允许连续处理数据流,适用于实时数据处理。
- GPU 自动扩展:LitServe 能根据当前负载自动调整 GPU 资源使用,动态增减 GPU 使用,优化性能和成本。
如何运行 LitServe
安装 LitServe
首先,您需要通过 pip 安装 LitServe。
bash
pip install litserve
定义服务器
创建一个 Python 文件(例如server.py
),并导入 litserve 模块。然后定义一个继承自ls.LitAPI
的类,实现必要的方法来处理模型的加载、请求的解码、预测逻辑和响应的编码。
python
# server.py
import litserve as ls
class SimpleLitAPI(ls.LitAPI):
def setup(self, device):
# 在这里加载您的模型
self.model = YourModel.load('path_to_model')
def decode_request(self, request):
# 解析请求中的数据
return request.json()
def predict(self, data):
# 使用模型进行预测
prediction = self.model.predict(data)
return prediction
def encode_response(self, prediction):
# 将预测结果编码为响应格式
return {"prediction": prediction}
if __name__ == "__main__":
# 创建服务器实例并运行
server = ls.LitServer(SimpleLitAPI(), accelerator="auto", max_batch_size=1)
server.run(port=8000)
运行服务器
在命令行中运行server.py
文件,启动 LitServe 服务器。
bash
python server.py
查询服务器
您可以使用 curl 命令或者编写自定义客户端脚本来与服务器进行交互。例如,使用 curl 发送 POST 请求到服务器:
bash
curl -X POST http://127.0.0.1:8000/predict -H "Content-Type: application/json" -d '{"data": "your_data"}'
LitServe 的应用场景
- 机器学习模型部署:LitServe 可以部署各种机器学习模型,如分类、回归、聚类等,为这些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 能高效地进行推理,并支持自动 GPU 扩展,优化资源使用。
- 视觉模型推理:在图像识别、目标检测、图像分割等视觉任务中,LitServe 能快速处理图像数据,提供实时或批量的视觉模型推理服务。
- 音频和语音处理:LitServe 可用于部署语音识别、语音合成、音频分析等音频相关的 AI 模型,高效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、机器翻译等自然语言处理任务中,LitServe 能快速响应文本数据的推理请求。
资源
- 项目官网:lightning.ai
- GitHub 仓库:https://github.com/Lightning-AI/LitServe
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