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时可将多个独立请求合并执行，在GPU场景下能有效提升计算单元利用率。测试数据显示处理BERT-base模型时，批量模式相较单请求处理可提升300%吞吐量。同时其流式传输功能通过yield机制实现，特别适合LLM生成任务或实时音频处理场景。
技术实现上，流式API设置stream=True后，predict方法通过生成器逐步返回结果。例如处理输入值2时，会依次输出0/2/4/6/8的实时结果。这种设计使客户端无需等待完整推理完成即可获取部分结果，在视频分析等长时任务中能显著改善用户体验。两种模式可根据业务需求灵活组合，例如在医疗影像分析中先批量处理多张CT扫描，再流式输出每个病灶的检测结果。
Essa resposta foi extraída do artigoLitServe: implantação rápida de serviços de inferência de modelos de IA de uso geral de nível empresarialO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 批量处理与流式传输使LitServe满足不同吞吐量需求
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