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Code中文周刊)

为何SSE不适合LLM token传输?

智谱 GLM,支持多语言、多任务推理。从写作到代码生成,从搜索到知识问答,AI 生产力的中国解法。

本文深入分析了使用SSE(服务器发送事件)传输大语言模型token的局限性。作者指出,SSE虽然简单兼容HTTP基础设施,但在网络连接不稳定时会导致用户体验差且成本增加。当SSE连接中断时,客户端必须重新提交提示并重新运行模型推理,这既浪费计算资源又影响用户体验。文章对比了WebSockets的不足,并提出了基于Pub/Sub的替代方案,该方案允许客户端在断开连接后重新订阅并接收剩余token,无需重新运行整个推理过程。然而,作者也指出使用第三方Pub/Sub服务可能带来额外成本问题,开发者需在用户体验和成本间权衡。

原文链接:Hacker News

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