企业官网建设流程全解析

光通信网站模板,网站建设设计设计公司哪家好,适合新手做网站的,最近韩国电影片免费韩国在线观看批量处理大量文本#xff1f;异步任务队列整合部署教程 1. 引言#xff1a;当语义填空遇上高并发需求 你有没有遇到过这样的场景#xff1a;手头有一批文案需要自动补全关键词#xff0c;比如广告语中的空白、试题里的成语填空#xff0c;甚至是一段段待修复的错别字文本…批量处理大量文本异步任务队列整合部署教程1. 引言当语义填空遇上高并发需求你有没有遇到过这样的场景手头有一批文案需要自动补全关键词比如广告语中的空白、试题里的成语填空甚至是一段段待修复的错别字文本如果只是单条输入BERT 的智能填空服务已经足够快——毫秒级响应体验丝滑。但一旦面对成百上千条文本问题就来了逐条提交太慢界面卡顿系统压力陡增。这时候光靠一个轻量模型可不够看了。我们需要的是——异步任务队列。本文将带你完成一次完整的进阶部署在已有的 BERT 中文掩码语言模型基础上集成Celery Redis构建异步任务系统实现对大批量文本的后台批量处理。整个过程无需重写核心模型逻辑只需添加少量调度代码就能让原本只能“一对一”交互的服务升级为支持“一对多”的生产级应用。无论你是想做教育题库自动化填充、内容平台语义纠错还是企业级文本预处理流水线这套方案都能直接复用。本教程你能学到什么如何为已有 WebAI 服务接入异步任务机制Celery 与 FastAPI 的协同工作模式使用 Redis 作为消息中间件的实际配置方法提交批量任务、查询进度、获取结果的完整流程前置知识提醒建议你已熟悉 Python 基础、REST API 概念并能运行基础的 Web 服务如 Flask/FastAPI。若尚未部署原始镜像请先完成初始环境搭建再继续本教程。2. 系统架构设计从同步到异步的跃迁2.1 原有系统的局限性当前的 BERT 填空服务基于 FastAPI 构建采用典型的同步请求-响应模式用户输入 → Web服务器接收 → 调用模型推理 → 返回结果这在单次请求下表现优异但在高负载时会出现以下问题长时间推理阻塞主线程导致其他请求排队等待浏览器可能因超时中断连接无法追踪任务执行状态进行中/已完成不支持断点续查或结果缓存换句话说它适合“人机互动”但不适合“机器批处理”。2.2 引入异步任务队列后的架构升级我们引入Celery作为任务调度引擎Redis作为任务队列和结果存储形成如下新架构[Web UI] ↓ 提交任务 [FastAPI Server] ↓ 发布任务 [Celery Worker ←→ Redis] ↓ 执行推理 [BERT Model] ↓ 回写结果 [Redis Result Backend] ↑ 查询结果 [FastAPI / 用户]这个结构带来了几个关键优势解耦请求与执行用户提交后立即返回任务ID无需等待支持并发处理多个 Worker 可并行消费任务容错性强任务失败可重试结果持久化保存易于扩展后续可加入优先级队列、定时任务等高级功能3. 环境准备与依赖安装3.1 确认基础服务运行正常确保你的原始 BERT 填空服务正在运行通常可通过以下命令启动uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000访问http://localhost:8000应能看到 WebUI 界面输入[MASK]示例可正常返回预测结果。3.2 安装异步任务相关依赖在项目根目录创建或更新requirements.txt加入以下内容celery5.4.0 redis5.0.1 fastapi[all] uvicorn transformers torch然后执行安装pip install -r requirements.txt注意请确保 Redis 服务已安装并运行。Linux 用户可用sudo apt install redis-serverMac 用户推荐brew install redisWindows 用户可使用 WSL 或 Docker 启动 Redis 容器。启动 Redis 服务redis-server --daemonize yes验证是否运行成功redis-cli ping # 返回 PONG 即表示正常4. 核心模块开发构建异步任务系统4.1 创建任务配置文件新建celery_config.py定义 Celery 实例from celery import Celery # 配置 Redis 为 broker 和 backend app Celery( bert_fill_task, brokerredis://localhost:6379/0, backendredis://localhost:6379/1 ) # 可选设置任务序列化方式 app.conf.accept_content [json] app.conf.task_serializer json4.2 编写异步任务函数新建tasks.py封装模型调用逻辑import time from celery_config import app from app.inference import predict_mask # 假设原推理函数在此处 app.task(bindTrue, max_retries3) def fill_mask_async(self, text_list): 异步批量处理 MASK 填空任务 :param text_list: 包含 [MASK] 的中文句子列表 :return: 每条文本的 top5 预测结果 try: results [] for idx, text in enumerate(text_list): result predict_mask(text) # 调用原始模型接口 results.append({ index: idx, text: text, predictions: result }) return {status: success, data: results} except Exception as exc: raise self.retry(excexc, countdown10) # 失败自动重试说明bindTrue允许任务绑定自身实例用于重试机制max_retries3设置最大重试次数countdown10表示每次重试间隔 10 秒4.3 扩展 FastAPI 接口支持任务提交修改app/main.py新增两个路由from fastapi import FastAPI from celery.result import AsyncResult from tasks import fill_mask_async app FastAPI() app.post(/submit_batch) async def submit_batch_task(texts: list[str]): task fill_mask_async.delay(texts) return {task_id: task.id, message: 任务已提交可通过 ID 查询进度} app.get(/task_status/{task_id}) async def get_task_status(task_id: str): task_result AsyncResult(task_id, appcelery_config.app) if task_result.state PENDING: response {state: task_result.state, status: 任务排队中} elif task_result.state PROGRESS: response {state: task_result.state, status: 任务执行中} else: response { state: task_result.state, result: task_result.result } return response这样我们就有了两个关键接口POST /submit_batch提交一批带[MASK]的文本GET /task_status/{id}轮询任务状态和结果5. 使用示例发起一次批量填空任务5.1 准备测试数据假设我们要批量处理以下五句话[ 床前明月光疑是地[MASK]霜。, 人生自古谁无死留取丹心照汗[MASK]。, 山重水复疑无路柳暗花明又一[MASK]。, 春风又[MACK]江南岸明月何时照我还。, 海阔凭鱼跃天高任鸟[MASK]。 ]5.2 提交任务使用 curl 或 Postmancurl -X POST http://localhost:8000/submit_batch \ -H Content-Type: application/json \ -d [床前明月光疑是地[MASK]霜。, 人生自古谁无死留取丹心照汗[MASK]。]返回示例{ task_id: c7a3f8b2-1e5d-4b9a-8f3a-1d2c3b4e5f6a, message: 任务已提交可通过 ID 查询进度 }5.3 查询任务状态curl http://localhost:8000/task_status/c7a3f8b2-1e5d-4b9a-8f3a-1d2c3b4e5f6a初期返回{state: PENDING, status: 任务排队中}完成后返回{ state: SUCCESS, result: { status: success, data: [ { index: 0, text: 床前明月光疑是地[MASK]霜。, predictions: [上 (98%), 下 (1%), ...] }, ... ] } }6. 运行 Celery Worker 并监控任务6.1 启动 Worker 进程打开新终端运行celery -A tasks worker --loglevelinfo --concurrency2参数说明-A tasks指定任务模块--concurrency2启用两个工作线程根据 CPU 核数调整--loglevelinfo输出详细日志便于调试你会看到类似日志INFO/MainProcess] Received task: tasks.fill_mask_async[c7a3f8b2-1e5d-4b9a-8f3a-1d2c3b4e5f6a] INFO/MainProcess] Task tasks.fill_mask_async[c7a3f8b2-...] succeeded in 1.23s6.2 可选启用结果清理策略由于 Redis 不会自动清除已完成任务的结果建议定期清理# 在任务完成后手动删除 result AsyncResult(task_id) if result.ready(): result.forget() # 清除结果释放内存或设置全局过期时间在 Celery 配置中app.conf.result_expires 3600 # 结果保留1小时7. 总结打造可落地的批量语义处理系统通过本次教程我们成功将一个面向交互式使用的 BERT 填空服务升级为支持批量异步处理的生产级系统。核心成果包括实现了非阻塞任务提交用户不再需要等待长时间推理提交即走。构建了稳定的消息通道Redis 保障任务不丢失Celery 实现可靠执行。保留了原有模型能力无需改动模型代码仅通过接口扩展即可赋能。提供了清晰的状态反馈前端可通过任务 ID 实时查询进度与结果。这套架构不仅适用于 BERT 填空还可轻松迁移至其他 NLP 任务如批量情感分析文本分类打标错别字自动修正多文档摘要生成未来你可以进一步优化加入任务优先级队列使用数据库替代 Redis 存储长期结果搭配前端页面实现可视化任务管理面板技术的价值在于解决真实问题。当你面对“一千个[MASK]等着填”的时候希望这篇文章能成为你手中的第一把工具。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。