FastAPI vs Triton：医疗AI推理服务器，该用哪个？

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FastAPI vs Triton：医疗 AI 推理服务器，该用哪个？

  • FastAPI 单个请求延迟：22ms — 适用于简单服务
  • Triton 吞吐量：每个 GPU 780 RPS — 大容量批处理优势明显
  • 结论：两者结合的混合方案才是正解

一览比较

项目 FastAPI Triton Inference Server
延迟时间 (p50) 22ms 0.44ms
吞吐量 有限 (单进程) 780 RPS/GPU
学习难度 低 高
批处理 需要手动实现 内置动态批处理
HIPAA 对应 用作网关 专用后端推理

FastAPI 的特点

Python Web 框架。简单来说，就是将模型封装成 REST API 的工具。从安装到部署，只需几个小时即可完成。[arXiv]

优点

  • 入门门槛低 — 只要懂 Python 就能立即开始
  • 灵活 — 可以根据需要进行自定义
  • 单个请求 22ms 左右的低延迟

缺点

  • 扩展性有限 — 单个进程无法处理大容量[Medium]
  • 同步推理会阻塞事件循环 — 即使是 async 处理程序，推理期间也无法处理其他请求

Triton Inference Server 的特点

NVIDIA 创建的专用推理服务器。可以直接上传 TensorRT、PyTorch、ONNX 模型。针对大容量流量进行了优化。[NVIDIA Docs]

优点

  • 动态批处理 — 将请求收集起来一次性处理，吞吐量提高 2 倍[arXiv]
  • 多 GPU 支持 — 易于水平扩展
  • Vestiaire 案例中，性能比 FastAPI 快 15 倍[Vestiaire]

缺点

  • 学习曲线陡峭 — 需要理解配置文件和后端概念
  • 基础设施开销 — 对于小型服务来说过于庞大

何时该用哪个？

应该选择 FastAPI 的时候： 原型阶段、CPU 专用推理、请求量少的内部工具

应该选择 Triton 的时候： 生产部署、必须利用 GPU、每秒处理数百个以上请求

个人认为，与其二选一，不如采用混合方案更现实。论文的结论也是如此。

医疗 AI 中的混合架构

研究团队提出的方式是这样的。FastAPI 在前端处理 PHI（受保护的健康信息）去标识化，后端 Triton 负责实际推理。[arXiv]

之所以重要，是因为 2026 年 HIPAA 规定将更加严格。HHS 在 20 年后大幅修订了安全规则。[Foley] AI 接触 PHI 的瞬间，加密、访问控制、审计日志就成了必需品。

混合结构兼顾了安全性和性能。FastAPI 层过滤掉敏感信息，Triton 只处理干净的数据。论文称之为“企业临床 AI 的最佳实践”。

常见问题 (FAQ)

Q: FastAPI 和 Triton 可以一起使用吗？

A: 可以。实际上，论文推荐的方式就是这样。FastAPI 充当网关，负责认证、日志记录、预处理，Triton 负责 GPU 推理。使用 PyTriton 库，可以用 Python 友好的界面控制 Triton，从而简化集成。

Q: 推荐给初学者哪个？

A: 应该从 FastAPI 开始。掌握模型服务的基本概念后，流量增加时再转换为 Triton。一开始就使用 Triton，会因为配置而疲于奔命，反而无法专注于模型改进。但是，如果一开始就预计会有大容量流量，那么直接使用 Triton 可以减少以后的返工。

Q: Kubernetes 部署时需要注意什么？

A: 这篇论文就是在 Kubernetes 环境下进行基准测试的。对于 Triton 来说，GPU 节点调度和资源限制设置是核心。必须安装 NVIDIA device plugin，并且 HPA（水平自动扩展）设置时必须基于 GPU 指标才能正常工作。FastAPI 与一般的 Pod 部署没有太大区别。

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参考资料

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