【实战】如何基于 Python Flask 快速开发一个支持 OpenAI 流式接口的 LLM Server

本文介绍一步步使用轻量级的 Python Web 框架 Flask，快速开发一个后端服务，它不仅能调用你的 LLM，还能模拟 OpenAI 的 chat/completions 流式接口，让你的前端应用或客户端可以无缝对接。

1. 为什么需要自建 LLM Server？

在直接使用 OpenAI API 之外，自建 LLM Server 有多种原因：

• 统一后端: 如果你使用了多种不同的 LLM（开源模型、不同 API 提供商），自建 Server 可以提供一个统一的入口点，屏蔽底层差异。
• 集成私有模型: 部署和访问本地或私有的 LLM 模型。
• 添加自定义逻辑: 在 LLM 调用前后注入自定义处理逻辑，如敏感词过滤、知识库注入 (RAG)、日志记录、权限控制等。
• 成本控制与监控: 集中管理 API 调用，方便进行成本分析和用量限制。
• 缓存: 对常见的请求实现缓存，减少重复调用，降低成本和延迟。
• 数据隐私: 对于需要处理敏感数据的场景，将数据保留在自己的服务器内。