TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #401 · 15 дек.

Функция asyncio.wait() это еще один способ вызвать множество асинхронных задач. Она работает в нескольких режимах. 1. Самый простой - ждем завершения всех задач async def main(): tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(10)] done, pending = await asyncio.wait( tasks, return_when=asyncio.ALL_COMPLETED ) for task in done: try: print(task.result()) except Exception as e: print(e) Очень похоже на gather, но работает не так. ▫️возвращает не результаты, а два сета с объектами Task у которых можно забрать результат через task.result() если они в списке done ▫️не гарантирует порядок результатов так как оба объекта это set ▫️не выбрасывает исключение когда оно появляется, а сохраняет его в Task. Исключение появится когда попробуете забрать резултьтат. 2. Ждем завершения первой задачи, даже если там ошибка. async def main(): tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(3)] done, pending = await asyncio.wait( tasks, return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED ) # в done может быть несколько задач! for task in done: try: print(task.result()) except Exception as e: print(f"Fail: {e}") # Оставшиеся задачи в pending, как правило, нужно отменить, иначе они будут продолжать работать for task in pending: task.cancel() В сете done будут таски которые успели завершится, причем как успешно так и нет. 3. До первой ошибки. Тоже самое, но с аргументом FIRST_EXCEPTION done, pending = await asyncio.wait( tasks, return_when=asyncio.FIRST_EXCEPTION ) Функция завершается как только первая задача упадет с ошибкой. Учтите, что в любом случае done вы можете обранужить несколько задач, как с ошибками так и успешные. ↗️ Полный листинг примеров здесь #async

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #muvera

当前筛选 #muvera清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8062 · 15.07.2025 г., 09:01

🌟MUVERA: уравниваем в скорости многовекторный и одновекторный поиск. MUVERA - алгоритм, разработанный Google Research, который сводит сложную задачу многовекторного поиска обратно к простому и быстрому MIPS, как в подходах с одним вектором. Суть проста: вместо того чтобы работать с громоздким набором векторов, MUVERA сжимает его в единый вектор фиксированной длины, так называемый Fixed Dimensional Encoding (FDE). Главный трюк в том, что скалярное произведение этих новых FDE-векторов очень точно аппроксимирует исходную, «честную» метрику Чамфера. На практике процесс выглядит как двухэтапный конвейер. Сначала MUVERA генерирует FDE для всех документов в базе и индексирует их с помощью обычного MIPS-солвера. Когда приходит запрос, для него тоже создается FDE, и система молниеносно находит небольшой список кандидатов. А уже затем этот короткий список переранжируется с использованием оригинальной, медленной, но точной метрики Чамфера. На выходе получаем и скорость, и качество. В практическом сравнении с предыдущим SOTA методом PLAID, MUVERA показывает в среднем на 10% более высокую полноту выдачи при сокращении задержки на 90%. Чтобы достичь того же качества, алгоритму требуется отобрать в 5-20 раз меньше кандидатов для финального переранжирования. Более того, эти FDE-векторы отлично сжимаются — до 32 раз с минимальной потерей качества. Для тех. кто хочет попробовать, в репозитории проекта на Github есть реализации MUVERA на Python и C++ . 📌Лицензирование: Apache 2.0 🟡Статья 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#MUVERA#GoogleResearch