Melhores práticas para orquestração do fluxo de dados
Para enfrentar os desafios do fluxo de dados em aplicações complexas de IA, o LazyLLM oferece três soluções principais:
- Padrão de pipeline: através de
pipeline()Crie um fluxo de processamento linear em que a saída de cada etapa se torne automaticamente a entrada para a etapa seguinte. - Modo Paralelo: Uso
parallel()Execute várias tarefas simultaneamente, adequado para cenários de paralelismo de modelos ou aumento de dados. - DesviadorImplemente o encaminhamento condicional de ramificações, apoiando processos dinâmicos de tomada de decisão.
Exemplo de implementação:
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! "))A principal vantagem é:
- Tratamento automático da conversão de tipos de dados
- Mecanismo integrado de repetição de tentativas em caso de erro
- Os registros visualizados exibem o status do fluxo de dados
Em comparação com a implementação manual, pode aumentar a eficiência do desenvolvimento em mais de três vezes.
Essa resposta foi extraída do artigoLazyLLM: a ferramenta de desenvolvimento de código reduzido de código aberto da Shangtang para a criação de aplicativos corporais multiinteligentesO
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