应用流式推理技术降低端到端延迟
对话机器人等实时场景需要即时反馈，常规方案需要等待完整推理完成。LitServe的解决方案：
- 分块传输机制: in
predict()中使用yield逐次返回结果（示例中的StreamLitAPI) - HTTP流式响应：服务器启用
stream=True，客户端使用curl --no-buffer接收 - 首字节优化：对LLM采用token-by-token输出，首token到达时间可缩短至300ms内
Realization Steps:
- 改造predict方法为生成器：
for chunk in model(x): yield chunk - 客户端适配：浏览器使用EventSource API，移动端可用gRPC流
- QoS调控：设置
timeout=60防止长耗时请求阻塞
Comparison of effects:
- 10秒的完整推理过程可变为持续流式输出
- 用户感知延迟从10秒降为0.5秒（首结果时间）
- 结合WebSocket可实现双工通信（适合聊天场景）
This answer comes from the articleLitServe: Rapidly Deploying Enterprise-Grade General AI Model Reasoning ServicesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在实时交互场景中如何改善AI服务的响应延迟？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil