从0打造本地聊天机器人：如何实现大模型流式输出？OpenAI+Ollama 实战

尽管有了 GPU 加持，推理速度依然很慢，怎么搞？

流式输出！

相比全部生成后再输出，流式输出生成一句就播报一句，大大减少了用户的等待时间。

主流大模型推理 API 包括：

• OpenAI 格式：沿袭 ChatGPT 的云端 API，多用于线上模型；
• Ollama 格式：用于本地部署的大模型推理。

本次分享，将带大家实战：OpenAI 和 Ollma 下的大模型流式输出。

1. OpenAI 流式输出

当前大部分大模型的推理 API 都兼容了 OpenAI 格式。

和非流式输出相比，只需新增一个参数：stream=True。

不过，为了方便后续进行语音合成，我们需要对大模型的流式输出进行一番处理！

首先，定义一个标点符号列表：punct_list = [‘。’, ‘！’, ‘？’]，遇到这里的标点，则立即输出。

具体实现如下，供参考：

上述代码用 yield 关键字定义一个生成器函数。

2. Ollama 流式输出

Ollama 的 API 和 OpenAI 略有区别，但核心逻辑是一样的，直接上代码：

调用时，可以用 for 循环来迭代生成器对象，每次迭代，生成器会执行到下一个 yield 语句，并返回当前值：

输出效果如下：

天空之所以呈现蓝色，主要是因为大气中的气体分子和其他细小颗粒对太阳光的散射作用。
这种现象被称为瑞利散射（Rayleigh scattering），由英国物理学家威廉·汉斯·瑞利爵士在19世纪末发现。
当阳光进入地球的大气层时，其中的各种颜色（不同波长）的光线都会受到气体分子、水蒸气和尘埃等微粒的影响。
然而，这些微粒对较短波长的光（如蓝色和紫色）散射得更为强烈。
由于人眼对蓝光比紫光敏感得多，所以我们看到的是天空呈蓝色。实际上，太阳本身发出的白光包含了所有颜色的光。
当阳光进入大气层时，其中的蓝色光线因散射作用被分散到各个方向，在我们看来，天空就呈现出蓝色。
而太阳和天空在白天看起来呈现不同的颜色（例如：日出和日落时天边的橙红色或紫色），则是由于此时光线需要穿过更多的大气层，蓝光几乎都被散射掉了，只有红、橙等较长波长的光线能够直接到达我们的眼睛。
总之，正是这种自然现象造成了天空呈现出蓝色。

实测：在 Jetson Orin Nano 上使用本地部署的 qwen2.5:7b，流式输出 + 语音合成播报，体验基本无延迟！

写在最后

本文带大家实操了大模型流式输出，在 OpenAI 和 Ollama API 中的具体实现。

如果对你有帮助，欢迎点赞收藏备用。

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