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基于Transformer框架实现微调后Qwen/DeepSeek模型的流式推理并封装成接口

news 2025/7/7 5:23:47

在大语言模型（LLM）应用的实际落地过程中，流式推理（Streaming Inference）是提升用户体验的关键技术。与《基于Transformer框架实现微调后Qwen/DeepSeek模型的非流式批量推理》中使用的传统的批量推理不同，流式推理允许模型在生成过程中实时返回部分结果，从而实现类似于人类对话的交互体验。本文将详细介绍如何基于Transformer框架对微调后的Qwen2和DeepSeek等模型实现异步的实时流式推理，并基于FASTAPI将其封装为高性能API接口，以便在实际应用中快速部署和使用。

文章目录

- 流式推理的技术原理
- - 流式推理概述
  - Transformer模型中的流式生成机制
- 核心代码实现解析
- - 模型单样本流式推理实现
  - - 代码要点分析
  - API接口封装实现
  - - 接口实现要点分析
  - TextIteratorStreamer与真异步实现
  - - TextIteratorStreamer的特性与局限
    - 通过await asyncio.sleep(0)实现真异步
  - API服务启动配置
  - - 服务配置要点分析：
- 性能优化与实践考量
- - 异步性能优化
  - 模型与硬件优化
  - 实际部署考量
- 前端集成示例