データフロー・オーケストレーションのベストプラクティス
LazyLLMは、複雑なAIアプリケーションのデータフローの課題に対して3つのコアソリューションを提供します：
- パイプライン・モードスルー
pipeline()各ステップの出力が自動的に次のステップの入力となる、リニアな処理ストリームを作成する。 - パラレルモード使用
parallel()モデル並列またはデータ拡張シナリオのための複数タスクの同時実行 - ディバーター動的な意思決定プロセスをサポートする条件分岐ルーティングの実装
実施例：
from lazyllm import pipeline, parallel
# 构建文本处理流水线
flow = pipeline(
preprocess=lambda x: x.strip(),
infer=parallel(
sentiment=analyze_sentiment,
entities=extract_entities
)
)
print(flow(" Hello world! "))重要な利点は
- データ型変換の自動処理
- エラーリトライ機構内蔵
- データ・フローの状態を示すビジュアル・ログ
手作業による実装に比べ、開発効率を3倍以上改善。
この答えは記事から得たものである。LazyLLM：マルチインテリジェント・ボディ・アプリケーション構築のためのShangtangオープンソース・ローコード開発ツールについて
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