趋近智
扩散模型推理 (inference),特别是高分辨率图像生成,是计算密集型任务。与通常在毫秒内完成的典型网络请求不同,生成一张图像可能需要几秒、几十秒,甚至几分钟,这取决于模型大小、扩散步数(推理质量)和可用硬件(特别是GPU)。这种固有的延迟在通过标准同步API将这些模型集成到交互式应用或后端服务时,构成了一项重要挑战。
同步API请求通常要求客户端在等待服务器响应时保持开放连接。大多数网络服务器、负载均衡器和客户端都有默认的超时时间(通常为30-60秒)。如果图像生成过程超过此超时时间,连接就会中断,导致错误和糟糕的用户体验。此外,在等待长时间的GPU计算时保持连接开放会不必要地占用API服务器资源,限制其有效处理新传入请求的能力。
为了解决此问题,我们必须采用异步处理模式。API不会让客户端等待完整的生成过程,而是立即确认请求,为其分配一个唯一标识符,并将此标识符返回给客户端。实际计算在后台进行,与初始客户端交互分离。客户端随后可以使用该标识符检查任务状态或在完成后收到通知。
我们来审视处理这些长时间运行任务的常用模式:
轮询可能是从客户端角度来看最简单的异步模式。
POST /generate),包含必要的参数 (parameter)(提示词 (prompt)、设置等)。job_id,并返回包含job_id和可能的状态查询URL(例如,/jobs/{job_id}/status)的响应(例如,202 Accepted)。GET /jobs/{job_id}/status)。PENDING待处理、PROCESSING处理中、COMPLETED已完成、FAILED失败)。如果COMPLETED,响应包含生成结果的位置(例如,图像的URL),如果结果足够小,也可以包含结果本身。如果FAILED,则包含错误详情。COMPLETED或FAILED。此图展示了客户端轮询机制。客户端启动任务,接收任务ID,并重复查询状态端点,直到后台任务完成。
优点:
缺点:
Webhook(或回调)反转了通知方向。服务器在任务完成时告知客户端,而不是客户端主动询问。
POST /generate),并在有效负载中包含callback_url。此URL是客户端应用托管的端点,能够接收HTTP POST请求。job_id,存储与任务关联的callback_url,并返回带有job_id的202 Accepted。callback_url发起HTTP POST请求。此请求的有效负载包含job_id、最终状态(COMPLETED或FAILED),以及结果(或指向结果的链接)或错误详情。此图展现了webhook模式。客户端提供回调URL;当后台任务完成时,服务器直接通知此URL。
优点:
缺点:
WebSocket通过单个TCP连接在客户端和服务器之间提供持久、全双工的通信通道。这非常适合实时更新。
job_id。PROCESSING处理中、进度百分比等)和最终结果(或失败通知)发生时,立即通过持久WebSocket连接直接推送给客户端。优点:
缺点:
无论客户端通知模式(轮询或Webhook)如何,消息队列(MQ)几乎总是实现后端可靠异步处理的必要组成部分。例如RabbitMQ、Apache Kafka、AWS SQS、Google Cloud Pub/Sub和Azure Service Bus。
此架构使用消息队列将API服务器与后端GPU工作器解耦。这允许独立伸缩并提高韧性。客户端可以使用轮询或Webhook(通过通知服务)来获取结果。
其工作方式如下:
PENDING待处理状态。job_id(以及用于轮询的状态URL)返回给客户端。PROCESSING处理中。COMPLETED已完成(或FAILED失败),并存储结果位置或错误详情。这种解耦架构提供了:
实际中,许多大型系统同时提供轮询(通过状态端点)和可选的Webhook,允许客户端选择最适合其需求的方法。在任一模式的底层,消息队列系统都是可靠且可扩展地管理实际后台工作的标准。有效处理长时间运行的任务不仅仅是选择一种通知机制;它关乎设计一个韧性好、解耦的后端架构。
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