LitServe的复合AI系统功能允许开发者在单个服务中集成多个模型的推理能力。这项技术突破的核心在于其LitAPI基类设计，开发者通过重写setup方法可加载不同架构的模型，在predict方法中实现模型间的数据流转。典型应用包括：视觉模型与LLM的组合实现图像描述生成，或语音识别与文本分类模型的级联处理。
官方示例演示了平方模型与立方模型的复合推理场景：输入值4.0经过两个模型处理后输出16+64=80的结果。更复杂的实例如部署BERT等Transformer模型时，可组合tokenizer与推理模型实现端到端的文本嵌入服务。这种设计显著减少了服务间通信开销，对于需要多模态处理的推荐系统、智能客服等场景具有突出价值。
本答案来源于文章《LitServe：快速部署企业级通用AI模型推理服务》
动态资源调度的技术细节LitServe的accelerator="auto"参数实现了对异构计算资源的智能管理...
标准化接口的工程价值LitServe自动生成的OpenAPI文档位于/docs端点，符合RESTful规范的设...
差异化推理模式的实现机理LitServe通过max_batch_size参数实现请求的批量处理，当设置为4时可...
LitServe的核心定位与优势LitServe由Lightning AI团队开发，是基于FastAPI构建的...
模型部署流程 1. 准备模型 首先确保已安装transformers库： pip install transf...
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 ...
服务开发流程 部署复合推理服务需要继承LitAPI类并实现关键方法： 1. 创建API类 import lit...
安装准备 安装LitServe前需要确保系统满足以下条件： Python 3.8或更高版本 建议使用虚拟环境隔...
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