使用LitServe实现统一推理服务架构
企业面临的核心痛点是不同AI模型（LLM/视觉/音频）需要独立部署管道，导致资源浪费和维护困难。LitServe通过以下标准化方案解决：
- 统一服务框架：基于FastAPI的封装，所有模型遵循相同API规范（decode/predict/encode方法），消除框架差异
- 复合模型编排：在单个API中可串联多个模型（示例中的平方+立方复合运算），通过
setup()集中初始化 - Full Model Support：提供预处理模板（BERT案例中的tokenizer处理）和标准响应格式（OpenAPI兼容）
Specific implementation steps:
- 定义继承
LitAPI的模型类，实现三个核心方法 - utilization
LitServer(accelerator='auto')自动分配计算资源 - pass (a bill or inspection etc)
max_batch_size参数启用批处理提升吞吐量
优势对比：相比单独部署各模型服务，可降低50%以上运维成本，统一文档接口减少客户端适配工作量。
This answer comes from the articleLitServe: Rapidly Deploying Enterprise-Grade General AI Model Reasoning ServicesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决企业部署多类型AI模型时面临的高效推理服务构建难题？
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