大模型流式传输解析

目录

一、数据传输方式

1.1 阻塞传输

1.2 流式传输

二、大模型流式传输

2.1 大模型为什么采用流式传输?

2.2 流式传输协议-SSE

2.3 SSE 协议格式

2.3 实例

 三、总结


当下,人工智能领域正掀起一场以大模型为核心的技术浪潮,从智能客服以自然流畅的交互为用户答疑解惑,到智能问答系统凭借强大知识储备快速给出精准回应,大模型已在众多领域大显身手。而在这一过程中,有一项关键技术宛如神奇的魔法棒,能够极大地提升用户体验,它就是流式传输。

那么,大模型流式传输究竟有着怎样的奥秘?又为何能成为增强用户体验的“秘密武器”?

接下来,就让我们一同走进本篇文章,深入探寻大模型流式传输的魅力。

一、数据传输方式

常见的传输模式大致划分为两种类型:流式传输与阻塞式传输。流式传输,顾名思义,数据以连续、不间断的流水式方式依次传输,实现高效且持续的数据流动;而阻塞式传输则采取截然不同的策略,它倾向于一次性完成所需数据的整体传输,类似于一次性搬运大批货物的操作模式。

下面通过两个例子来加深理解。

### 实现 Django 中大模型的流式输出 在 Django 应用程序中处理大模型的流式输出可以通过利用 `stream_with_context` 和生成器来实现高效的实时数据传输。当接收到 HTTP 请求时,Django 创建 WSGIRequest 对象并将其传递给视图函数作为第一个参数,通常命名为 request[^1]。 对于大模型的流式输出场景,可以采用如下方法: #### 定义视图函数以支持流式响应 通过定义一个视图函数,在其中构建生成器来进行分块的数据发送。下面是一个具体的例子展示如何操作: ```python from django.http import StreamingHttpResponse import json import time def large_model_stream(request): # 假设 response 是由大型模型产生的多行文本结果 response = "line1\nline2\nline3" # 这里仅作示意 def event_stream(): lines = response.split("\n") for line in lines: message = { 'data': line, } yield f"data: {json.dumps(message)}\n\n" time.sleep(1) # 模拟处理时间 return StreamingHttpResponse( event_stream(), content_type="text/event-stream", ) ``` 此代码片段展示了如何设置一个名为 `large_model_stream` 的视图函数,该函数接收来自客户端的请求,并返回基于服务器事件(Server-Sent Events, SSE)协议的内容类型为 `text/event-stream` 的流式响应。每次迭代都会向客户端推送一个新的 JSON 数据包,模拟了从大模型获取的部分计算结果[^2]。 为了使上述方案更贴近实际应用中的大模型推理过程,可能还需要考虑以下几个方面: - **异步执行**:如果模型推理由外部服务提供,则应考虑使用异步调用来提高性能。 - **错误处理**:加入必要的异常捕获机制以便更好地应对可能出现的问题。 - **资源管理**:确保长时间运行的任务不会占用过多系统资源。
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