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機械學習モデルを効率的に提供することは、リアルタイムアプリケーションにとって重要です。 FastapiはRestful APIの構築に優(yōu)れていますが、特に大規(guī)模な言語モデル（LLM）などのリソース集約型モデルを使用して、最適なAIモデルの展開に必要な特殊な機能がありません。 Fastapiに基づいて構築されたオープンソースモデルのサービスエンジンであるLitserveは、スケーラビリティとパフォーマンスのための高度な機能を提供することにより、このギャップに対処します。この記事では、Litserveの機能を調査し、高性能AIサーバーの作成におけるその使用を示しています。

主要な學習成果

このガイドは、次の知識をあなたに裝備します。

Litserveを使用してAIモデルを簡単に展開して提供します。
モデルパフォーマンスを向上させるために、バッチ、ストリーミング、GPU加速度を活用します。
実用的な例を介して、簡単なAIサーバーを構築します。
高スループットとスケーラビリティのためのモデルを最適化します。

Litserve：スケーラブルAIモデルの將來

この記事は、Data Science Blogathonの一部です。

モデルのサービングとリソーブの理解

モデルサービングは、リアルタイムの予測生成を可能にするために、多くの場合APIを介して訓練された機械學習モデルを生産環(huán)境に展開するプロセスです。課題には、高い計算需要の管理（特にLLM）、リソースの利用の最適化、さまざまな負荷の下でのパフォーマンスの維持が含まれます。

Litserveは、高速で柔軟なスケーラブルなソリューションを提供することにより、このプロセスを簡素化します。スケーリング、バッチ、ストリーミングなどの複雑なタスクを処理し、各モデルのカスタムFastAPIサーバーを構築する必要性を排除します。ローカルマシン、クラウド環(huán)境、高性能コンピューティングクラスターと互換性があります。

Litserveのコア機能

加速モデルサービング： Litserveは、従來の方法と比較してモデルサービング速度を大幅に改善します。

Litserve：スケーラブルAIモデルの將來

マルチGPUサポート：並列処理に複數(shù)のGPUを使用して、遅延を最小限に抑えます。

Litserve：スケーラブルAIモデルの將來

バッチとストリーミング：複數(shù)のリクエストを同時に（バッチング）処理または処理するか、大規(guī)模な応答を効率的に（ストリーミング）処理します。

Litserveは、認証やOpenai仕様の互換性などの機能も提供しており、多様なAIワークロードに対応しています。

開始：簡単な例

Litserveをインストール：

ピップインストールlitserve

基本的なLitserve APIは、次のように定義できます。

 LSとしてLitserveをインポートします

クラスsimplelitapi（ls.litapi）：
    defセットアップ（自己、デバイス）：
        self.model1 = lambda x：x ** 2
        self.model2 = lambda x：x ** 3

    def decode_request（self、request）：
        リクエストリクエスト["input"]

    def predict（self、x）：
        squared = self.model1（x）
        cubed = self.model2（x）
        output = squarear cubed
        return {"output"：output}

    def encode_response（self、output）：
        return {"output"：output}

__name__ == "__main__"の場合：
    api = simplelitapi（）
    server = ls.litserver（api、accelerator = "gpu"）＃または "auto"
    server.run（port = 8000）

この例は、コアコンポーネントを示しています： setup （モデル初期化）、 decode_request （入力処理）、 predict （推論）、およびencode_response （出力フォーマット）。

ビジョンモデルの提供：畫像キャプション

このセクションでは、Litserveの機能を紹介しています。これは、より現(xiàn)実的なシナリオであるFaceからの畫像キャプションモデルの展開です。（完全なコードはGithubで利用できます - [Github Repoへのリンク]）。

重要な手順には、

モデルの読み込み：事前に訓練されたVisionEncoderDeCodermodel（例えば、顔を抱きしめてから）をロードします。
Litapiの定義：カスタムLitapiクラスを作成して、畫像の読み込み、前処理、キャプション生成、および応答形式を処理します。
サーバーの実行： LitapiとLitserverをインスタンス化し、利用可能な場合はGPUアクセラレーションを指定します。

高度な機能を備えたパフォーマンスの最適化

Litserveは、パフォーマンスを最適化するためのいくつかの機能を提供します。

バッチ： LitServerのmax_batch_sizeを使用して、複數(shù)のリクエストを同時に処理します。
ストリーミング： stream=Trueで大きな入力を効率的に処理します。
デバイス管理： devicesパラメーターでGPUの使用を制御します。

なぜLitserveを選ぶのですか？

Litserveは次のために際立っています。

スケーラビリティ：増加するワークロードを簡単に処理できます。
最適化されたパフォーマンス：バッチ、ストリーミング、およびGPU加速度は、スループットを最大化し、遅延を最小限に抑えます。
使いやすさ：モデルの展開を簡素化します。
高度な機能サポート：複雑なAIアプリケーションの機能を提供します。

結論

LitserveはAIモデルの展開を簡素化し、開発者が堅牢なAIソリューションの構築に集中できるようにします。そのスケーラビリティ、パフォーマンスの最適化、使いやすさにより、さまざまなAIプロジェクトにとって貴重なツールになります。

キーテイクアウト

litserveは、AIモデルのサービングを簡素化します。
高度な機能はパフォーマンスを向上させます。
さまざまな展開環(huán)境に適しています。
複雑なAIワークロードをサポートします。

參照

よくある質問（FAQ）

Q1：Litserve vs. Fastapi？ Litserveは、Fastapiの強みに基づいていますが、特にリソース集約型モデルには、効率的なAIモデルが提供されるための重要な機能を追加します。
Q2：CPU/GPUサポート？ Litserveは両方をサポートします。
Q3：バッチングの利點？複數(shù)のリクエストを同時に処理することにより、スループットを改善します。
Q4：モデルの互換性？さまざまなモデル（機械學習、ディープラーニング、LLM）をサポートし、一般的なフレームワーク（Pytorch、Tensorflow、Hugging Face）と統(tǒng)合します。
Q5：既存のパイプラインとの統(tǒng)合？ FastAPIベースのAPIとカスタマイズ可能なLitAPIクラスによる簡単な統(tǒng)合。