Wie implementiert Flask ChatGPT-ähnliche Echtzeitdaten-Streaming?

Erstellen von Echtzeitdatenfluss mit Flask Framework: Simulation der Chatgpt-Antwort simulieren

In der Entwicklung von Flask-Webanwendungen ist häufig der Echtzeitdatenübertragungseffekt von CHATGPT zu simulieren, dh die Daten werden sofort generiert und an den Client übertragen, anstatt darauf zu warten, dass alle Daten generiert werden, bevor sie zusammen gesendet werden. In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Flask verwendet wird, um dieses Streaming zu implementieren und die in herkömmlichen Methoden vorhandenen Latenzprobleme zu lösen.

Das Problem mit herkömmlichen Methoden besteht darin, dass das response , wenn das Antwortobjekt den Rückgabewert der generierten Daten -Funktionen empfängt, bis die Funktion vollständig ausgeführt wurde und alle Daten gleichzeitig an den Client zurückgegeben werden. Dadurch wartet der Client, bis der gesamte Generationsprozess abgeschlossen ist, bevor die Ausgabe angezeigt wird.

Um eine Echtzeitübertragung zu erreichen, müssen wir Flasks stream_with_context Decorator verwenden. Dieser Dekorateur stellt sicher, dass er bei der Erstellung der Daten sofort an den Kunden gesendet wird, um Verzögerungen zu vermeiden.

Der verbesserte Code lautet wie folgt:

 Aus Flask -Importflächen, Antwort, stream_with_context
Zum Zeitpunkt des Imports

app = Flask (__ Name__)

@App.Route ('/stream')
def stream ():
    Def generate ():
        für i in Reichweite (1, 21):
            drucken (i)
            Ertrag f'this ist Artikel {i} \ n '
            Schlaf (0,5)

    return response (stream_with_context (generate ()), mimetype = 'text/plain')

Wenn __name__ == '__main__':
    app.run (debug = true)

Der Schlüssel besteht darin, stream_with_context auf den Rückgabewert der Funktion generate() anzuwenden. Dadurch kann response Antwortobjekt Daten unmittelbar nach jedem yield senden und so eine Echtzeitübertragungseffekt erzielen. Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden simuliert diese verbesserte Version die Echtzeit-Reaktion von Chatgpt genauer. Der Inhalt der Funktion generate() kann entsprechend den tatsächlichen Anforderungen angepasst werden, z. B. das Lesen von Daten aus der Datenbank oder die Durchführung komplexer Berechnungen, solange eine geringe Datenmenge jedes Mal generiert und unter Verwendung yield zurückgegeben wird. Dies bietet eine flexiblere und effizientere Streaming -Datenübertragungslösung.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie implementiert Flask ChatGPT-ähnliche Echtzeitdaten-Streaming?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!