Diffuser les réponses d’un LLM vers le navigateur avec FastAPI et SSE
Diffusez une réponse réelle d’un modèle vers le navigateur : consommez le flux du modèle en Python, relayez-le via un point de terminaison SSE FastAPI et affichez-le en direct.
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Diffusez une réponse réelle d’un modèle vers le navigateur : consommez le flux du modèle en Python, relayez-le via un point de terminaison SSE FastAPI et affichez-le en direct.
Préparez une application FastAPI pour la production : configuration typée avec pydantic-settings, authentification par jeton, middleware de journalisation et CORS, et une structure de projet évolutive.
Créez de véritables points de terminaison FastAPI : routage typé, modèles de requête et de réponse Pydantic, injection de dépendances et documentation automatique.
Utilisez Pydantic v2 pour valider les données à la frontière : modèles, contraintes de champ, validateurs personnalisés et sérialisation propre, socle de FastAPI et de sorties LLM fiables.
Comprenez asyncio et la boucle d’événements, puis parallélisez les appels API et LLM avec httpx, gather et un sémaphore pour limiter la charge.
Obtenez du JSON fiable depuis les modèles de langage grâce aux sorties structurées et à l’appel de fonctions, puis validez avec Pydantic pour que votre code manipule des objets typés.
Diffusez des réponses depuis FastAPI avec les événements envoyés par le serveur, exécutez des effets de bord avec BackgroundTasks et sachez quand passer à une vraie file de tâches.
Testez FastAPI avec pytest et le client de test : assertions sur la validation, substitution des dépendances pour isoler des services réels, et couverture du code asynchrone et du streaming.