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内容提要
在大语言模型推理输出中,流式响应已成为必备功能之一。流式响应可以缩短从请求到输出第一个Token的时间,提高用户体验。流式响应分为模型的流式推理和后端程序将响应输出到客户端。技术方案有长轮询、WebSocket和SSE。使用Python Flask搭建SSE Demo,通过SSE技术将模型的流式推理结果推送到客户端。使用AWS Lambda实现SSE Demo,Lambda是无服务器计算服务,具有弹性和成本效率。Lambda流式响应有大小限制和带宽限制。建议使用Http-SSE实现流式响应。
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关键要点
- 流式响应是大语言模型推理输出的必备功能,能提高用户体验。
- 流式响应分为模型的流式推理和后端程序将响应输出到客户端。
- 流式推理的主流模型支持流式推理,Claude3采用Message API。
- 流式响应的技术方案包括长轮询、WebSocket和SSE。
- 长轮询增加了请求-响应的往返时间,带来额外负载和资源浪费。
- WebSocket实现全双工通信,但在Claude3场景中显得过于复杂。
- HTTP SSE提供单向实时通信,适合流式响应,轻量级且易于实现。
- 使用Python Flask搭建SSE Demo,利用Flask的stream_with_context功能推送数据。
- Flask在生产环境中存在可扩展性和管理上的劣势。
- AWS Lambda是无服务器计算服务,适合实现流式响应,具有成本效率。
- Lambda流式响应有大小限制和带宽限制,建议使用Http-SSE实现流式响应。
- Lambda函数URL配置时建议Auth Type选择NONE以避免安全隐患。
- API Gateway的LAMBDA_PROXY集成不支持流式响应,需使用HTTP_PROXY集成。
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