FlaskはChatGPTのようなリアルタイムデータストリーミングをどのように実装しますか？

フラスコフレームワークを使用したリアルタイムのデータフローの構築：ChatGPT応答のシミュレーション

Flask Webアプリケーションの開発では、CHATGPTのリアルタイムデータ送信効果をシミュレートする必要があることがよくあります。つまり、データが生成される前にすべてのデータが生成されるのを待つのではなく、データが生成され、すぐにクライアントに送信されます。この記事では、フラスコを使用してこのストリーミングを実装し、従来の方法に存在するレイテンシの問題を解決する方法を紹介します。

従来の方法の問題は、 responseオブジェクトがデータ生成された関数の戻り値を受信すると、関数が完全に実行されるまでブロックされ、すべてのデータが一度にクライアントに返されることです。これにより、クライアントは生成プロセス全体が終了するまで待機してから出力が表示されます。

リアルタイムトランスミッションを実現するには、Flaskのstream_with_contextデコレータを使用する必要があります。このデコレーターは、データが生成されるたびにすぐにクライアントに送信され、遅延を回避します。

改善されたコードは次のとおりです。

フラスコからインポートフラスコ、応答、stream_with_contextから
睡眠を輸入してから

app = flask（__name__）

@app.route（ '/stream'）
def stream（）：
    def generate（）：
        範囲のIの場合（1、21）：
            印刷（i）
            f'これはアイテム{i} \ n 'です
            睡眠（0.5）

    return Response（stream_with_context（generate（））、mimetype = 'text/plain'）

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

重要なのは、 stream_with_context generate()関数の返品値に適用することです。これにより、 responseオブジェクトは各yield操作の直後にデータを送信できるようになり、リアルタイムの伝送効果が達成されます。従来の方法と比較して、この改良されたバージョンは、ChatGPTのリアルタイム応答をより正確にシミュレートします。 generate()関数の内容は、毎回少量のデータが生成され、 yieldを使用して返される限り、データベースからデータを読み取ったり、複雑な計算を実行したりするなど、実際のニーズに応じて調整できます。これにより、より柔軟で効率的なストリーミングデータ送信ソリューションが提供されます。

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