Batched 项目安装与配置指南

Batched 项目安装与配置指南

batched The Batched API provides a flexible and efficient way to process multiple requests in a batch, with a primary focus on dynamic batching of inference workloads. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/batched

1. 项目基础介绍

Batched 是一个开源项目，它提供了一种灵活且高效的方式来批量处理多个请求，特别关注于动态批处理推理工作负载。该项目旨在优化吞吐量，同时保持低延迟体验，尤其适用于需要同时处理大量请求的场景。Batched 支持异步和同步执行。

Batched 项目主要使用 Python 编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 动态批处理（Dynamic Batching）：自动将多个传入的推理请求组合成单个批次进行处理。
• 异步编程（Asyncio）：利用 Python 的 asyncio 库来处理异步任务。
• 装饰器（Decorators）：用于控制批处理过程，如指定批量大小、超时时间、小批量阈值等。
• numpy 和 PyTorch：用于处理数值计算和神经网络推理。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装 Batched 之前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖项：

• Python（建议版本 3.7 及以上）
• pip（Python 包管理器）
• numpy（数值计算库）
• PyTorch（深度学习框架）

安装步骤

1. 安装依赖项

   打开命令行终端，首先确保已经安装了 Python 和 pip。然后安装 numpy 和 PyTorch：

   pip install numpy
   pip install torch
   

2. 克隆项目仓库

   使用 git 命令克隆 Batched 项目的仓库：

   git clone https://github.com/mixedbread-ai/batched.git
   

   克隆完成后，您将在当前目录下看到一个名为 batched 的文件夹。

3. 安装 Batched

   进入 batched 文件夹，使用 pip 安装项目：

   cd batched
   pip install .
   

4. 验证安装

   安装完成后，您可以通过导入 Batched 库并调用其功能来验证安装是否成功：

   import batched
   
   # 示例：使用 Batched API 进行简单的批处理
   @batched.dynamically(batch_size=64)
   def my_function(items: list[int]) -> list[str]:
       return [f"{item * 2}" for item in items]
   
   # 同步调用
   print(my_function([1, 2, 3]))
   
   # 异步调用
   import asyncio
   
   async def main():
       await my_function.acall([1, 2, 3])
   
   asyncio.run(main())
   

以上步骤将帮助您成功安装和配置 Batched 项目。接下来，您可以参考项目的官方文档来进一步了解如何使用 Batched API 进行更高级的操作。

batched The Batched API provides a flexible and efficient way to process multiple requests in a batch, with a primary focus on dynamic batching of inference workloads. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/batched