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 - 全模型支持：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）
具体实施步骤：
- 定义继承
LitAPI的模型类，实现三个核心方法 - 使用
LitServer(accelerator='auto')自动分配计算资源 - 通过
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。
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》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 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？
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil