anyserve 0.1.1

anyServe - Capability-Oriented Serving Runtime for LLM inference

anyserve

面向大规模 LLM 推理的 Serving Runtime。

项目状态

POC 阶段 - 核心骨架已实现，正在开发 MVP 功能。

核心特性

• Capability 驱动：基于任意 key-value 的请求路由，而非固定 model name
• Worker 动态启停：根据负载动态管理 Worker，资源灵活复用
• 控制流/数据流分离：控制流走 KServe 协议，数据流走 Object System
• C++ Dispatcher + Python Worker：高性能控制面 + 灵活执行面

架构概览

┌──────────────────────────────────────────┐
│            API Server (独立项目)          │
│         基于 Capability 路由请求          │
└──────────────────────┬───────────────────┘
                       │
          ┌────────────┼────────────┐
          ↓            ↓            ↓
┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│  Replica A   │ │  Replica B   │ │  Replica C   │
│  (anyserve)  │ │  (anyserve)  │ │  (anyserve)  │
│              │ │              │ │              │
│ Dispatcher   │ │ Dispatcher   │ │ Dispatcher   │
│     ↓        │ │     ↓        │ │     ↓        │
│  Workers     │ │  Workers     │ │  Workers     │
└──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘

详细设计请参阅：

• 架构设计 - 概念、原则、分层
• 运行时实现 - 代码结构、协议、流程
• MVP 计划 - 开发目标和任务列表

快速开始

环境要求

• Python 3.11+
• C++ 编译器（支持 C++17）
• CMake 3.20+
• Conan 2.0+

安装

# 安装依赖并构建
just setup
just build

# 安装 Python 包
pip install -e python/

运行示例

# 启动 server
anyserve examples.basic.app:app --port 8000 --workers 1

# 测试
python examples/basic/run_example.py

定义 Capability Handler

from anyserve import AnyServe, ModelInferRequest, ModelInferResponse

app = AnyServe()

@app.capability(type="echo")
def echo_handler(request: ModelInferRequest) -> ModelInferResponse:
    response = ModelInferResponse(
        model_name=request.model_name,
        id=request.id
    )
    for inp in request.inputs:
        out = response.add_output(
            name=f"output_{inp.name}",
            datatype=inp.datatype,
            shape=inp.shape
        )
        out.contents = inp.contents
    return response

Client 连接模式

Client 支持两种连接模式：

from anyserve.worker.client import Client

# Direct 模式 - 直接连接指定 Worker
client = Client(endpoint="localhost:50051")

# Discovery 模式 - 通过 API Server 自动发现 Worker
client = Client(
    api_server="http://localhost:8080",
    capability={"type": "echo"}
)

result = client.infer("echo", {"text": ["hello"]})
client.close()

详见 examples/multi_server/ 示例。

Worker 间调用 (context.call)

Worker 可以通过 context.call() 调用其他服务，构建处理流水线：

@app.capability(type="tokenize")
def handler(request: ModelInferRequest, context: Context) -> ModelInferResponse:
    # 处理输入
    text = request.get_input("text").bytes_contents[0].decode()
    tokens = tokenize(text)

    # 调用其他服务
    result = context.call(
        model_name="analyze",
        capability={"type": "analyze"},  # 通过 API Server 路由
        inputs={"tokens": [",".join(tokens)]}
    )

    return build_response(result)

详见 examples/pipeline/ 示例。

项目结构

anyserve/
├── cpp/                    # C++ Dispatcher
│   └── server/             # 核心组件
├── python/anyserve/        # Python Worker
│   ├── cli.py              # CLI 入口
│   ├── kserve.py           # KServe 协议
│   └── worker/             # Worker 实现
├── proto/                  # 协议定义
├── examples/               # 示例
└── docs/                   # 文档
    ├── architecture.md     # 架构设计
    ├── runtime.md          # 运行时实现
    └── mvp.md              # MVP 计划

开发

just setup    # 安装依赖
just build    # 构建
just clean    # 清理

文档

文档	内容
architecture.md	架构设计、核心概念、设计原则
runtime.md	实现细节、代码结构、协议
mvp.md	MVP 目标、当前状态、开发计划
agents.md	AI 助手协作指南

License

[待定]