📌 📄 内容摘要:
鹏 张 (@zpgg1223) 在 关于生图智能体的底层优化 中发帖
小白目前在vps搭建了一个生图智能体，说实话我完全不懂代码，全靠天才程序员Gemini写的底层和豆包写的前端。
我目前的架构是FastAPI + Celery
我目前在 tasks.py 里采用的策略：
【1次大脑请求规划全局】（比如要生成N张图，就一次请求LLM让他生成N组个提示词） ➕ 【一个 for 循环并发 N次生图请求】（把N组的提示词 每生成一张就请求一次生图模型大香蕉）
但是目前感觉这样效率好像有点低，比如我生成10张图，我就要等1生成完再生成2直到10生成完（期间如果有请求失败，还会等待一段时间再进行n次请求直到成功或者n次耗尽），等的我都快睡着了，有没有办法让我同时调用10次生图模型API同时生成1-N这些图呢？ 这对api有什么要求？还是需要我配置很多个API去进行队列询问？ 还有会导致网络堵塞吗？ 佬们是怎么样解决这个效率的问题呢？
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