Flask는 ChatGpt와 같은 실시간 데이터 스트리밍을 어떻게 구현합니까?

플라스크 프레임 워크를 사용하여 실시간 데이터 흐름 구축 : Chatgpt 응답 시뮬레이션

Flask Web Application Development에서는 ChatGpt의 실시간 데이터 전송 효과를 시뮬레이션해야합니다. 즉, 데이터가 함께 보내기 전에 모든 데이터가 생성되기를 기다리는 대신 데이터가 즉시 클라이언트에게 생성되고 전송됩니다. 이 기사는 플라스크를 사용 하여이 스트리밍을 구현하고 기존 방법으로 존재하는 대기 시간 문제를 해결하는 방법을 소개합니다.

전통적인 방법의 문제점은 response 객체가 데이터 생성 기능의 리턴 값을 수신 할 때 함수가 완전히 실행될 때까지 차단 한 다음 모든 데이터가 한 번에 클라이언트에 반환된다는 것입니다. 이로 인해 출력을보기 전에 전체 세대 프로세스가 완료 될 때까지 클라이언트가 기다릴 수 있습니다.

실시간 변속기를 달성하려면 flask의 stream_with_context 데코레이터를 사용해야합니다. 이 데코레이터는 데이터가 생성 될 때마다 즉시 클라이언트에게 전송되어 지연을 피합니다.

개선 된 코드는 다음과 같습니다.

 플라스크 가져 오기 플라스크, 응답, stream_with_context
시간에서 수면 수면

app = flask (__ name__)

@app.route ( '/stream')
def stream () :
    def generate () :
        범위 (1, 21)의 i를 위해 :
            인쇄 (i)
            수율은 항목 {i} \ n '입니다.
            수면 (0.5)

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

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

키는 generate() 함수의 리턴 값에 stream_with_context 적용하는 것입니다. 이를 통해 response 오브젝트는 각 yield 작업 직후에 데이터를 보낼 수있게하여 실시간 전송 효과를 달성 할 수 있습니다. 전통적인 방법과 비교 하여이 개선 된 버전은 Chatgpt의 실시간 응답을보다 정확하게 시뮬레이션합니다. generate() 함수의 내용은 매번 소량의 데이터가 생성되고 yield 사용하여 반환되는 한 데이터베이스의 데이터를 읽거나 복잡한 계산을 수행하는 등 실제 요구에 따라 조정할 수 있습니다. 이는보다 유연하고 효율적인 스트리밍 데이터 전송 솔루션을 제공합니다.

위 내용은 Flask는 ChatGpt와 같은 실시간 데이터 스트리밍을 어떻게 구현합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!