背景
Instructorのストリーミングサポート機能は、構造化された部分的な結果のインクリメンタルな処理を可能にする。
コアソリューション
- ストリーミングモードの設定client.chat.completions.create()でstream=Trueを設定する。
- 部分オブジェクトの処理
response_modelは、Partial[T]型のインクリメンタルな結果を自動的に処理する。
- バッチデータの最適化リスト出力の場合、items_per_chunkを設定することで、一度に返されるアイテムの数をコントロールできる。
- リアルタイム・ステータス・モニタリングフックシステムを通じて、ストリームの進行状況やステータスの変化をモニターする。
実施内容
- すぐに処理する必要がある部分的な結果については、stream_interval パラメータを設定できます。
- pythonのasync/await構文を使って非同期ストリームを扱う
- プログレス・バー・ライブラリーと組み合わせて、ユーザーに視覚的なフィードバックを提供する。
持ち帰りポイント
Instructorのストリーミング・サポートは、レイテンシーの認識を軽減するだけでなく、メモリ使用量を効果的に削減するため、大規模データやリアルタイムで要求の厳しいデータの処理に特に適しています。
この答えは記事から得たものである。講師：大規模言語モデルの構造化出力ワークフローを簡素化するPythonライブラリについて
