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: #rrncb

当前筛选 #rrncb清除筛选

🚀 20 августа 2025 Стартует RRNCB – Russian RAG Normative – Corporate Benchmark, первый российский открытый бенчмарк для оценки RAG-решений при работе с нормативной, правовой и технической документацией компаний. Почему это важно? ✅ На рынке десятки RAG-решений, но нет методики и инструмента оценки и сопоставления характеристик RAG сервисов, оценить их качество очень трудно. ✅RRNCB – это первый продуктовый бенчмарк, цель которого провести комплексную оценку Retrieval augmented generation продуктов для работы с корпоративной и технической документацией. ✅ Специально создан для оценки систем, работающих с русскоязычными нормативами, кодексами, ГОСТами и корпоративными документами. ✅ Открытость и прозрачность: методики оценки и данные будут в открытом доступе. Сравнение проходит по ключевым метрикам (ROUGE, LLM-судья, скорость, качество уточняющих вопросов). Участие. 📋Приглашаем ИИ компании к участию в бенчмарке RRNCB со своими RAG-решениями и продуктами. Заполните заявку на участие. В вашем распоряжении будут: • Независимый лидерборд. • Управление сабмитами. • Возможность тестировать сабмиты до отправки в лидерборд. • Разделение сабмитов на категории cloud и on-prem. 🗓Даты проведения: Запуск: 20 августа Регистрация RAG решений участников: до 3го сентября Результаты: 20 сентября. Почему стоит участвовать. • Участие в открытом бенчмарке — это стратегическая инвестиция для владельца продукта. Вы перестаете просто говорить, что ваш продукт «лучший». Вы доказываете это на объективных метриках в сложных, приближенных к реальности условиях. Это самый мощный аргумент для сомневающихся клиентов, который резко повышает доверие. • Попадание в топ лидерборда — это готовый повод для PR. • Реальные запросы и строгая оценка бенчмарка действуют как мощный стресс-тест. Выявляются проблемы, которые можно было не заметить на внутренних тестах. • Результаты бенчмарка — это не просто цифры, а конкретные данные для вашей R&D-команды. • Экономия ресурсов на собственном тестировании. Бенчмарк предоставляет инфраструктуру и датасеты готовыми, вместе с продуманной методологией оценки. Подробнее о бенчмарке:https://fractalagents.ai/rrncb-rag-benchmark/ Инициатор проведения бенчмарка - ООО Аватар Машина. #RAG#AI#RRNCB#Benchmark#ИскусственныйИнтеллект#OpenSource