python + fastapi + websocket 流式调用minimax 大模型

from fastapi import FastAPI, WebSocket
from fastapi.responses import HTMLResponse
from starlette.websockets import WebSocketDisconnect
import asyncio
import uvicorn
 
app = FastAPI()
 
# 假设minimax_decision函数是一个使用大型Minimax算法的函数
async def minimax_decision(state):
    # 这里应该是Minimax算法的实现
    return "决策结果"
 
# 这里是WebSocket路由的处理函数
@app.websocket("/ws")
async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket):
    await websocket.accept()
    try:
        while True:
            data = await websocket.receive_text()
            response = await minimax_decision(data)
            await websocket.send_text(response)
    except WebSocketDisconnect:
        print("Client disconnected")
 
if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

这个代码示例展示了如何在FastAPI应用中使用WebSocket与客户端进行实时通信，并在服务器端调用一个异步的Minimax算法“大型模型”来生成决策。注意，这里的minimax_decision函数是假设存在的，它应该接收状态信息，并返回基于Minimax算法的决策。在实际应用中，你需要替换这个函数以适应你的具体情况。