架构对比
虽然基于FastAPI构建，但LitServe通过深度优化实现了显著性能提升：
1. 处理效率优化
- batch file：自动合并请求减少I/O开销，吞吐量提升可达3-5倍
- 多进程管理：优化的工作进程调度使CPU利用率提高50%以上
- GPU感知：智能的GPU内存管理和任务调度降低延迟
2. 专有功能增强
- 流式推理：原生支持生成式模型的流式输出，内存占用减少40%
- Automatic Expansion：根据负载动态调整计算资源，避免过度配置
- vLLM集成：针对LLM的特殊优化使token生成速度提升2-3倍
3. 企业级特性
- 内置的健康检查和监控端点
- 优化的请求队列管理
- 针对长时间推理任务的超时控制
- 自动生成的OpenAPI文档
real time data
在相同硬件环境下测试BERT模型推理：
| norm | FastAPI | LitServe | 提升 |
|---|---|---|---|
| QPS | 45 | 110 | 144% |
| P99延迟 | 320ms | 150ms | 53%↓ |
| GPU利用率 | 65% | 89% | 37%↑ |
This answer comes from the articleLitServe: Rapidly Deploying Enterprise-Grade General AI Model Reasoning ServicesThe
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