Execution Context
流式生成技术通过将模型推理与客户端响应时间分离，从而实现低延迟的token输出。这种能力对于需要即时反馈的交互式应用至关重要，例如聊天界面或实时代码补全工具。通过保持持久连接并顺序推送token，系统确保用户即使在计算负载波动时也能感知到系统的响应速度。对于机器学习工程师而言，此功能是部署可扩展的、满足企业级性能要求的生成式AI服务的关键基础。
推理引擎在接收到请求后，立即开始处理输入提示并生成token。
令牌被序列化为流格式，并通过网络传输给已连接的客户端，无需等待完整传输完成。
客户端逻辑聚合接收到的token，以重建连贯的文本，同时动态管理缓冲区状态。
Operating Checklist
初始化客户端应用程序与API网关之间的持久连接。
将初始的请求数据发送至推理引擎，以启动其处理流程。
引擎生成第一个token，并立即将其推入流式缓冲区。
后续的token会被追加到流中，直到生成过程结束。
Integration Surfaces
API 网关
处理初始请求路由，并建立持久的 WebSocket 或 SSE 连接以进行令牌传输。
推理引擎
执行模型的前向计算，并将每个token的预测结果推送到输出流缓冲区。
客户端应用程序
接收增量数据包，解析文本序列，并在接收到每个token时实时更新用户界面。
