05.通过pycharm创建项目管理Anaconda环境
提示：帮帮志会陆续更新非常多的IT技术知识，希望分享的内容对您有用。本章分享的是springboot的使用。前后每一小节的内容是存在的有：学习and理解的关联性。【帮帮志系列文章】：每个知识点，都是写出代码和运行结果且前后关联上的去分析和说明（能大量节约您的时间）。
所有文章都*不会*直接把代码放那里，让您自己去看去理解。我希望我的内容对您有用而努力~
系列文章总目录 ，除了当前的AI大模型系列外，还包括java前后分离，Python，AI，大数据，游戏，面试等等，系列文章归纳在此：
系列文章---总目录
文章目录
前言
前提：本系列实现AI大模型，使用的是Python语言，用户界面使用的是html，通过vue框架来实现的。所以：需要掌握和具备这些前提知识（前端用vue.js来交互数据，是为了更加贴合于公司上班和市场运用）
系列是从0开始实现【大模型对话】:
01.【AI大模型对话】通过简化大语言模型（LLM）技术来实现对话
包括：环境准备，ollama安装及配置和拉取，安装好了Anaconda开发软件，安装好了pytorch，确定的电脑的软件(版本)和硬件设备(GPU英伟达)，代码等等
本次是附件额外的内容，分享一个概念定义：流式输出和非流式输出的定义和区别
内容全部放一起，篇幅太大了~
一、概念
非流式输出
定义： 也称为"阻塞式响应"。用户发送请求后，模型需要完全生成整个回复内容，才会将完整的文本一次性返回给客户端。
类比： 就像发电子邮件。你写好了整封邮件，点击"发送"，对方会在一段时间后收到完整的邮件内容。在等待期间，你看不到任何过程。
流式，像水一样流动，这个是非这种 直接给你一杯水，用户需要等待另一边接水的过程（拼接内容ing）
流式输出
定义： 用户发送请求后，模型一旦生成出第一个词或第一批词，就立即通过网络流式传输给客户端，并持续不断地生成和传输后续内容，直到结束。允许程序在数据生成的同时逐步接收和处理数据。大模型收到输入后并不是一次性生成最终结果，而是逐步地生成中间结果，最终结果由中间结果拼接而成。
类比： 就像打电话或现场聊天。对方说一句话，你马上就能听到，然后他接着说下一句，整个过程是连续、实时的。
流式，像水一样流动，源源不断的生成内容
二、技术相关
非流式输出
请求流程：
···客户端： 发送一个包含用户输入的 HTTP POST 请求。
服务器端：
···接收请求，调用大语言模型进行推理。
模型自回归地生成每一个 token，但这些 token 只在服务器内存中拼接，不会立即发送。
直到模型生成出代表结束的标志（如 ），或达到最大生成长度。
服务器端： 将完整的、最终的文本序列封装成一个 HTTP 响应。
客户端： 在等待一段时间（可能数秒或数十秒）后，一次性收到所有数据并展示给用户。
技术要点：
使用的是标准的 HTTP 请求-响应 范式。
服务器端在生成期间会阻塞这个请求连接（尽管内部是异步的，但对客户端而言连接是保持的）。
实现简单，易于调试和记录日志
流式输出
请求流程：
客户端： 发送请求，但通常会使用支持流式的协议，如 HTTP Streaming（最常见，通过 Transfer-Encoding: chunked）或 WebSocket。
服务器端：
···接收请求，调用大语言模型。
···模型生成第一个 token 后，服务器立即将其封装到一个数据块中，并通过之前建立的连接发送给客户端。
···模型继续生成第二个、第三个... token，每个 token 一经生成就立即发送。
客户端： 几乎在请求发出后的几百毫秒内就开始接收到数据块，并实时地、逐字地将内容渲染到用户界面上。
技术要点：
···协议： 主要依赖 Server-Sent Events (SSE) 或 WebSocket。SSE 是基于 HTTP 的单向通信，非常适合这种服务器向客户端推送数据的场景，且实现简单。WebSocket 是全双工的，更强大但稍复杂。
···数据格式： 通常使用易于解析的格式，如 data: {"token": "你好"}\n\n（SSE 格式）或 JSON 片段。
···后端框架支持： 现代 Web 框架（如 FastAPI, Flask, Spring WebFlux）都提供了便捷的方式来创建流式响应。
···前端处理： 前端需要使用相应的 API（如 EventSource 用于 SSE，或 WebSocket 对象）来监听和处理持续流入的数据。
三、对比
| 特性 | 非流式输出 | 流式输出 |
|---|---|---|
| 用户体验 | 不好。用户需要面对一个"空白期"，不知道系统是在工作还是已经卡死，容易产生焦虑。 | 极佳。即时反馈让用户感知到系统正在"思考"和"生成"，体验更流畅、更自然。 |
| 感知延迟 | 高。即使实际生成时间相同，用户感受到的延迟是从请求到收到完整响应的时间。 | 低。首个 token 的到达时间（Time to First Token）非常短，极大地降低了用户的感知延迟。 |
| 技术复杂度 | 低。标准的 HTTP API，和web一致，一个是数据库返回结果一个是大模型返回结果 | 中。需要处理流式协议、连接管理、错误恢复（如网络中断）等，复杂度更高。 |
| 网络要求 | 相对宽容，一次成功即可。 | 要求更稳定的连接，长时间连接可能因网络问题中断。 |
| 适用场景 | 对实时性要求不高的后台任务、一次性内容生成。 | 对话式 AI、需要实时交互的应用。 |
| 错误处理 | 简单。只需判断最终 HTTP 状态码即可。 | 复杂。可能需要处理流中途中断、部分内容丢失等情况。 |
四、应用场景
非流式输出 的典型场景
···内容生成API： 当第三方调用你的模型API用于生成文章、摘要、邮件草稿等，并将结果存储到数据库或用于后续处理时，非流式接口更简单可靠。
···数据分析与报告： 生成一份完整的数据分析报告，不需要边生成边看。
···代码补全（某些情况）： 如果是一次性生成一整段代码块，而非逐行补全，非流式也适用。
···后台批量处理： 处理大量文本任务，如批量翻译、情感分析等，效率优先，无需实时交互。
流式输出 的典型场景
···对话式AI助手： 这是最经典的应用，如 ChatGPT、Copilot 等。流式输出模拟了真人对话的节奏，是当前AI对话产品的标准配置。
···实时语音交互： 与 TTS 结合，模型生成一个字，就立刻合成并播放一个字，实现真正的实时对话。
···代码补全（主流）： 在 IDE 中，代码是一个个字符或单词地弹出，极大地提高了编程效率。
···实时翻译： 在会议、直播等场景中，演讲者说一句，翻译结果就实时显示出一句。
···创意写作辅助： 看着AI逐字"创作"，可以随时给予引导或停止，创作过程更具互动性。
文章拆分了，全部放一起篇幅太大，这里仅仅分享主题：
流式输出和非流式输出的定义和区别
要看代码，点击上面链接，在系列里面，不光有代码，还有环境配置，安装，等等等一系列~
总结
说明一下：整个这个系列实现AI大模型对话项目。序号文章一共也就10几篇，只有核心图文重点操作步骤来实现这个目标
(包括这个AI大模型的环境搭建，深度学习，数据处理，流输出，流推理等等)
(基本上您边看边写：一个小时或者一上午就能跟着一起手搓一个，然后您可以自行添加功能和内容在您项目里面)
其他扩展细节知识点，本系列省略了(或者有链接)如：
Python语法的
vue语法的
一些大模型的知识
（会陆续更新非常多的IT技术知识及泛IT的电商知识，可以点个关注，共同交流。ღ( ´･ᴗ･` )比心）
（也欢迎评论，提问。 我会依次回答~）