概念定义
流式输出是LLM逐步生成并实时传输响应内容的技术,让用户能够立即看到部分结果而无需等待完整响应。详细解释
流式输出彻底改变了用户与AI的交互体验。传统的请求-响应模式需要等待模型生成完整内容后才返回,而流式输出则像人类打字一样,逐字逐句地展现生成过程。 2025年,流式输出已成为LLM API的标配功能。主流技术栈包括:- SSE(Server-Sent Events):已成为行业标准,简单可靠
- WebSocket:适用于需要双向通信的复杂场景
- HTTP/2 Server Push:新兴选择,原生多路复用
- WebTransport:基于QUIC,超低延迟
工作原理
核心流程
SSE实现示例
服务端推送格式:缓冲区管理
性能优化
1. 连续批处理(Continuous Batching)
- vLLM框架:提升23倍吞吐量
- 动态批次调整,充分利用GPU
- 预填充与解码分离
2. 投机解码(Speculative Decoding)
- 小模型预测 + 大模型验证
- 平均加速2-3倍
- Medusa、EAGLE等最新算法
3. Token压缩
- 相似token合并传输
- 压缩率20-40%
- 减少网络开销
4. 硬件加速
- NVIDIA H100:300+ tokens/秒
- AMD MI300X:竞争性能
- 专用推理芯片崛起
错误处理
常见错误类型
- 连接中断:网络不稳定导致
- 超时错误:生成时间过长
- 限流错误:超出速率限制
- 内容截断:达到最大长度
处理策略
实际应用
- 对话助手:ChatGPT、Claude等实时响应
- 代码生成:GitHub Copilot逐行建议
- 内容创作:实时预览生成效果
- 数据分析:渐进式呈现分析结果
- 翻译系统:同步显示翻译进度
最佳实践
- 设置合理超时:通常30-60秒
- 实现断点续传:保存已接收内容
- UI反馈设计:打字动画、进度指示
- 优雅降级:流式失败时回退到普通模式
- 监控流指标:延迟、吞吐量、成功率