LitServe

基于FastAPI的高性能AI模型部署引擎支持批处理和GPU自动扩展

LitServe AI模型部署高性能服务 FastAPI GPU自动缩放 Github 开源项目

LitServe是一个基于FastAPI构建的AI模型部署引擎，具有高吞吐量和可扩展性。它提供批处理、流式传输和GPU自动扩展功能，支持多模态和多框架，适用于嵌入、LLM服务、音频处理等多种AI任务。基准测试显示，LitServe在并发请求处理方面表现优于FastAPI和TorchServe。该引擎还提供完全控制权和内置认证功能，无需为每个模型重新构建服务器。

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介绍相关项目

litgpt - 基于最新技术的多功能大型语言模型库

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LitGPT为开发者提供超过20种高性能的大型语言模型（LLMs），具备从头开始的实现、无抽象层和企业级的性能优化。适合于训练、微调和部署大规模应用，支持新手入门，简化企业级部署流程。提供全面的Python API文档和优化教程，使得部署AI模型更快速、更经济、更有效率。

litdata - 优化数据处理和流式传输工具提升AI模型训练效率

GithubLitData云存储开源项目数据优化数据处理模型训练

LitData是一个开源的数据处理和优化工具，专注于提升AI模型训练效率。它提供并行数据处理、向量嵌入创建、分布式推理和大规模网站抓取功能。LitData优化数据集以加速模型训练，支持云端大规模数据流式传输，并实现远程数据的无本地加载使用。这些特性使LitData成为提高数据处理效率和AI模型训练速度的有力工具。

serve - 提高PyTorch模型服务效率和安全性的关键技术

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TorchServe是一款高效灵活的平台，用于生产环境中PyTorch模型的部署和扩展。最新版本通过默认启用的令牌授权机制和增强的模型API控制，有效预防未授权API调用和恶意代码风险。此外，该平台还支持在不同环境（包括本地、云服务及各类硬件）中快速部署模型。

model_server - 高性能AI模型部署系统支持多框架和多设备

AI部署GithubOpenVINO Model Server开源项目微服务架构模型推理模型管理

OpenVINO Model Server是一个高性能AI模型部署系统，针对Intel架构优化。支持TensorFlow、PaddlePaddle和ONNX等多种框架，可在不同AI加速器上运行。系统通过gRPC和REST API提供服务，具备模型版本控制、动态输入和DAG调度等功能。适用于边缘计算和云环境，可提高资源利用率和推理效率。该系统还支持Python代码执行、gRPC流式传输和MediaPipe图形服务。OpenVINO Model Server适合微服务架构应用和Kubernetes环境部署，可实现水平和垂直推理扩展。

litellm - 简化管理多个LLM API，兼容多种部署平台

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使用OpenAI格式调用各大LLM API，如Bedrock、Huggingface、VertexAI等，支持统一输出、重试机制和预算管理。LiteLLM提供易用的代理服务器、企业级服务和丰富的日志功能，确保性能稳定可靠。支持异步和流式响应，适配众多LLM平台，为开发者提供高效便捷的集成方案。

serving - 灵活且高效的机器学习模型推理平台

DockerGithubTensorFlow Serving开源项目机器学习模型部署高性能推理

TensorFlow Serving 是一个为生产环境设计的灵活且高性能的机器学习模型推理系统。它管理训练后的模型生命周期，通过高效查询表提供版本化访问，支持多模型和多版本同时部署。系统支持 gRPC 和 HTTP 推理端点，允许无缝部署新版本，支持金丝雀发布和 A/B 测试，并且延迟极低。调度器将推理请求分组以在 GPU 上联合执行，支持包括 TensorFlow 模型、嵌入、词汇表和特征转换在内的多种服务对象。

kserve - 跨平台机器学习模型服务，提供高效扩展性强的推理功能

GithubKServeKubernetes开源项目机学习模型部署模型推理平台高可扩展性

KServe 提供 Kubernetes 自定义资源定义，支持多种机器学习框架，使用标准化推理协议进行预测和生成模型服务。它简化了自动扩展、网络配置和健康检查的复杂性，支持 GPU 自动扩展、零容量和金丝雀部署等高级功能，适用于生产级的机器学习服务，涵盖预处理、后处理和可解释性。更多信息请访问官网。

modelmesh-serving - 高效机器学习模型管理与部署平台

GithubKServeModelMesh Serving容器编排开源项目推理服务模型服务管理

ModelMesh Serving是一个开源的机器学习模型管理控制器，用于管理ModelMesh这一通用模型服务管理和路由层。它实现了高效的模型部署、扩展和负载均衡，支持Triton、MLServer和TorchServe等多种主流模型服务运行时。通过自定义ServingRuntime功能，ModelMesh Serving可灵活集成其他模型服务器，为机器学习模型的生产环境部署提供了可靠的解决方案。

LiteLLM - 多语言模型的统一API管理和负载均衡解决方案

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LiteLLM是一个代理服务器，为100多种大型语言模型提供统一API接口。它支持负载均衡、故障转移和支出跟踪，采用OpenAI格式。该工具简化了认证、资源分配和成本控制。LiteLLM提供开源和企业级解决方案，适用于不同规模组织。它拥有大量Docker下载量和请求服务量，得到众多贡献者支持。

DeployFast - 简化AI应用开发和部署的综合工具平台

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DeployFast提供集成FastAPI、Streamlit和Docker的ML样板代码，简化AI应用开发流程。支持OpenAI和ElevenLabs API，适合各级开发者使用。提供API调用、自定义端点和快速展示功能，助力开发者加速AI应用部署到各类云平台。

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