要在实时应用中集成 Sentence Transformers 以进行流式推理，你需要一个能够高效处理传入句子并即时生成嵌入向量的流程。关键挑战在于最小化延迟、处理并发请求以及确保资源效率。以下是如何实现这一点的方法：
首先，在应用启动时将 Sentence Transformers 模型预加载到内存或 GPU（如果可用）中，以避免在每次请求时重新加载。例如，使用 FastAPI 或 Flask 等 Python Web 框架，一次性初始化模型并在多个请求中复用。FastAPI 的异步支持在此特别有用，因为它允许非阻塞推理。当新的句子到来时，模型会将其编码为嵌入向量，并可以立即返回。为了处理高吞吐量，可以使用队列系统（如 Redis 或 RabbitMQ）来管理传入的句子，并将工作分配给多个 worker 或线程。这可以防止主应用线程过载。
其次，优化模型和推理设置。例如，如果你的句子较短，可以减小 max_seq_length 参数（例如，从 512 减少到 128 个 token），这会加快 token 化和计算速度。即使在流式处理环境中，如果句子以小批量到达，也应使用批量处理。例如，收集句子 50 毫秒后再作为一批进行处理，以平衡延迟和吞吐量。如果使用 GPU，启用混合精度推理（例如 fp16）可以减少内存使用并加快计算速度。PyTorch 或 Hugging Face 的 transformers 等库原生支持这些优化。
最后，监控和扩展系统。使用日志记录来跟踪延迟、错误率和资源使用情况。将应用部署在容器化环境（例如带有 Kubernetes 的 Docker）中，以便在需求增加时进行横向扩展。对于边缘情况，可以实现备用方案，例如缓存经常重复的句子或使用较小的模型处理简单查询。例如，如果用户多次发送同一个句子（如“天气怎么样？”），缓存嵌入向量可以避免重复计算。Redis 等工具可以使用 TTL（存活时间）存储嵌入向量，以有效地管理内存。通过结合这些策略，你可以构建一个可靠处理实时嵌入向量生成的健壮系统。