falsk fastapi 大模型 流式
时间: 2025-02-07 10:10:07 浏览: 62
### 如何在 Flask 或 FastAPI 中实现大模型的流式响应
#### 使用 FastAPI 实现流式响应
FastAPI 提供了强大的支持用于构建高效、异步的应用程序接口,非常适合处理复杂的多模态数据请求。为了实现实时的数据传输和提高用户体验,在处理大型模型推断结果时采用流式响应是一种有效的方法。
当涉及到大模型推理时,由于计算量庞大可能导致长时间等待,因此可以考虑分批次返回部分结果给客户端,而不是等到整个过程结束才一次性给出答复。这不仅提升了用户的即时感知度,也减轻了内存压力[^1]。
下面是一个简单的例子来说明如何利用 Python 的 `async`/`await` 特性和 FastAPI 来创建一个流式的 API:
```python
from fastapi import FastAPI, Request
import asyncio
app = FastAPI()
@app.get("/streaming_inference/")
async def streaming_inference(request: Request):
async def event_generator():
for i in range(5): # 假设这是五次逐步得到的结果片段
await asyncio.sleep(1) # 模拟耗时操作
yield f"data:{i}\n\n"
if await request.is_disconnected(): # 如果连接被中断则停止生成器
break
return EventSourceResponse(event_generator())
```
这段代码展示了怎样定义一个 GET 请求处理器 `/streaming_inference/` ,它会每隔一秒向客户端推送一条消息直到完成全部五个阶段的消息发送或是检测到客户端已断开连接为止。这里使用到了 SSE (Server-Sent Events),这是一种允许服务器主动向浏览器或其他 HTTP 客户端推送更新的技术[^4]。
对于更复杂的情况比如图像识别或自然语言处理任务,则可以根据具体需求调整上述逻辑中的模拟延迟部分为实际的大规模预训练模型调用,并确保这些调用是非阻塞的方式执行以便维持良好的性能表现。
#### 使用 Flask 实现流式响应
虽然 Flask 不像 FastAPI 那样原生地强调异步特性,但它仍然可以通过一些技巧达到相似的效果。例如,借助于第三方库如 gevent 或者直接运用 Werkzeug 自带的支持来进行长期运行的任务处理并实时反馈进度给用户。
以下是基于 Flask 构建的一个简单示例,该实例同样实现了类似于前面提到的功能——即周期性地向客户端传递信息直至所有步骤完成:
```python
from flask import Flask, Response
import time
app = Flask(__name__)
def generate_data():
for i in range(5):
time.sleep(1)
yield 'data: {}\n\n'.format(i)
@app.route('/stream')
def stream():
return Response(generate_data(), mimetype='text/event-stream')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True, threaded=True)
```
此段脚本里我们定义了一个名为 `/stream` 的路由地址,访问这个 URL 后将会启动一个持续性的事件源通信通道,每秒钟发出一次新的数值作为回应的一部分内容。需要注意的是为了让这种模式正常运作起来,必须保证 Web 服务器配置正确并且能够处理长轮询类型的请求。
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