逐句回答,流式返回,ChatGPT采用的Server-sent events后端实时推送协议Python3.10实现,基于Tornado6.1

善于观察的朋友一定会敏锐地发现ChatGPT网页端是逐句给出问题答案的,同样,ChatGPT后台Api接口请求中,如果将Stream参数设置为True后,Api接口也可以实现和ChatGPT网页端一样的流式返回,进而更快地给到前端用户反馈,同时也可以缓解连接超时的问题。 Server-sent ev

flutter系列之:在flutter中使用流式布局

简介 我们在开发web应用的时候,有时候为了适应浏览器大小的调整,需要动态对页面的组件进行位置的调整。这时候就会用到flow layout,也就是流式布局。 同样的,在flutter中也有流式布局,这个流式布局的名字叫做Flow。事实上,在flutter中,Flow通常是和FlowDelegate一

Nginx反向代理服务流式输出设置

# Nginx反向代理服务流式输出设置 # 1.问题场景 提问:为什么我部署的服务没有流式响应 最近在重构原有的GPT项目时,遇到gpt回答速度很慢的现象。在使用流式输出的接口时,接口响应速度居然还是达到了30s以上。 # 2.现象分析 分析现象我发现,虽然前端还是流式打印的结果,但是,好像是接口处

长连接:chatgpt流式响应背后的逻辑

提起长连接,我们并不陌生,最常见的长连接非websocket莫属了。即使没有在项目中实际用过,至少也应该有所接触。长连接指在一次网络通信中,客户端与服务器之间建立一条持久的连接,可以在多次请求和响应中重复使用该连接。

Serverless Streaming:毫秒级流式大文件处理探秘

摘要:本文将以图片处理的场景作为例子详细描述当前的问题以及华为云FunctionGraph函数工作流在面对该问题时采取的一系列实践。 文章作者|旧浪:华为云Serverless研发专家、平山:华为云中间件Serverless负责人 一、背景 企业应用从微服务架构向 Serverless(无服务器)架

【Flink入门修炼】2-3 Flink Checkpoint 原理机制

如果让你来做一个有状态流式应用的故障恢复,你会如何来做呢? 单机和多机会遇到什么不同的问题? Flink Checkpoint 是做什么用的?原理是什么?

Flink测试利器之DataGen初探

Flink SQL 提供了许多扩展功能和语法,以适应 Flink 的流式和批处理引擎的特性。他是Flink最高级别的抽象,可以与 DataStream API 和 DataSet API 无缝集成,利用 Flink 的分布式计算能力和容错机制。

如何通过gRPC传输文件

在gRPC中,可以通过将文件分割成多个小块,然后使用流式RPC将这些小块发送到服务器来传输文件。以下是一个简单的示例,展示了如何在gRPC中实现文件传输。 首先,我们需要定义一个服务来处理文件传输。在`.proto`文件中,我们可以定义一个`UploadFile`服务,它接收一个流式的`Chunk`

JRC Flink流作业调优指南

Apache Flink 作为 Google Dataflow Model 的工业级实现,经过多年的发展,如今已经成为流式计算开源领域的事实标准。它具有高吞吐、低时延、原生流批一体、高一致性、高可用性、高伸缩性的特征,同时提供丰富的层级化 API、时间窗口、状态化计算等语义,方便用户快速入门实时开发,构建实时计算体系。

Stream流处理快速上手最佳实践

一 引言 JAVA1.8得益于Lambda所带来的函数式编程,引入了一个全新的Stream流概念Stream流式思想类似于工厂车间的“生产流水线”,Stream流不是一种数据结构,不保存数据,而是对数据进行加工处理。Stream可以看作是流水线上的一个工序。在流水线上,通过多个工序让一个原材料加工成

ASP.NET Core 8 预览版 4的重大更新

最新版本的 .NET 8 预览版 4 对 ASP.NET Core 进行了重大改进。值得注意的增强功能包括 Blazor 的流式呈现和表单处理、在最小 API 中扩展对表单绑定的支持、用于提高性能的NativeAOT 编译、使用标识 API 终结点增强的身份验证和授权,以及添加用于应用程序监视的指标

[转帖]关于nginx 反向代理upstream中的 keepalive配置

一、关于nginx upstream 在nginx的模块中,分为3种类型,分别是handler,filter和upstream,其中upstream可以看做一种特殊的handler,它主要用来实现和后端另外的服务器进行通信,由于在nginx中全部都是使用非阻塞,并且是一个流式的处理,所以upstre

[转帖]Barman安装及备份PostgreSQL

barman特点 零数据丢失备份。保证用户在只有一台备份服务器的情况下达到零数据丢失。 与备份服务器合作。允许备份服务器在与主服务器的流式复制不可用时,从barman获取wal文件。 可靠的监控集成。用于监控和创建有关Barman配置状态的报告。 可并行的备份和恢复。以更快的速度执行拷贝,加快了整个

云小课|MRS数据分析-通过Spark Streaming作业消费Kafka数据

阅识风云是华为云信息大咖,擅长将复杂信息多元化呈现,其出品的一张图(云图说)、深入浅出的博文(云小课)或短视频(云视厅)总有一款能让您快速上手华为云。更多精彩内容请单击此处。 摘要:Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架,扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。本文介

流水线中便捷迭代,鲲鹏DevKit 23.0新能力抢先看

在华为全联接大会2023鲲鹏DevKit分论坛上,鲲鹏DevKit的技术专家们详细解读了鲲鹏DevKit 23.0版本即将上线的最新能力,并且邀请了华海智汇、志凌海纳等行业伙伴,共同分享基于鲲鹏DevKit的原生开发实践。

[转帖]数据库之 列式与行式数据库区别

定义 列式存储(Column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-based)来说的。简单来说两者的区别就是如何组织表。 将表放入存储系统中有两种方法,而我们绝大部分是采用行存储的。行存储法是将各行放入连续的物理位置,这很像传统的记录和文件系统。列存储法是将数据按照列存储到数据库

DevOps流水线设计的最佳实践

谈到到DevOps,持续交付流水线是绕不开的一个话题,相对于其他实践,通过流水线来实现快速高质量的交付价值是相对能快速见效的,特别对于开发测试人员,能够获得实实在在的收益。很多文章介绍流水线,不管是jenkins,gitlab-ci, 流水线,还是drone, github action 流水线,

你以为搞个流水线每天跑,团队就在使用CI/CD实践了?

在实践中,很多团队对于DevOps 流水线没有很透彻的理解,要不就创建一大堆流水线,要不就一个流水线通吃。实际上,流水线的设计和写代码一样,需要基于“业务场景”进行一定的设计编排,特别是很多通过“开源工具”搭建的流水线,更需要如此(商业的一体化平台大部分已经把设计思想融入自己产品里了)。 - **流

APP流水线测试领域探索与最佳实践

## 1 背景 APP端UI自动化因其特殊性(需连接测试机)一般都在本地执行,这种执行方式的局限性有以下弊端: 1. 时效性低:研发每次打包后都需要通知测试,测试再去打包平台取包,存在时间差 1. 研发自测或产品验收无法使用自动化脚本:研发自测及产品验收时如果想用自动化脚本需要搭建相应的运行环境并准

基于SqlSugar的开发框架循序渐进介绍(16)-- 工作流模块的功能介绍

工作流是集成系统的模块应用,使用权限管理系统的身份认证登录后即可使用。本篇随笔介绍工作流模块的界面功能效果。