TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #425 · 20 апр.

Недавно делал быстрый прототип асинхронного приложения в котором требовалось вызывать много синхронного кода. Да, я знаю, что это не лучший дизайн, но нужно было быстрое решение на один процесс и без очередей. Поэтому я выполнял код в потоках. Выглядело это примерно так: from fastapi.concurrency import run_in_threadpool async def execute(data: DataRequest) -> DataResponse: try: result = await run_in_threadpool(sync_function, data) return DataResponse(data=result) except Exception as e: return DataResponse( error=str(e), success=False, ) В общем работает нормально. Для всех вызовов под капотом используется общий тредпул, всё работает предсказуемо. Но потребовалось изменить количество запускаемых в пуле потоков (по умолчанию создается 40 воркеров). Так как дело происходит с FastAPI, делается это через lifespan используя настройки anyio: import anyio @asynccontextmanager async def lifespan(app: FastAPI): limiter = anyio.to_thread.current_default_thread_limiter() limiter.total_tokens = 100 yield # если вдруг нужно вернуть обратно limiter.total_tokens = 40 Зачем менять количество воркеров? - уменьшить, если оперативки мало (один тред занимает ~8мб) - увеличить чтобы выдержать нагрузку Если есть предложения получше при тех же вводных - предлагайте😉 #async

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #aiandfinance

当前筛选 #aiandfinance清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #107 · 08.09.2023 г., 07:04

CFA Institute Releases the Handbook of Artificial Intelligence and Big Data Applications in Investments Hello, dear subscribers! Explore the latest from the CFA (Chartered Financial Analyst) Institute Research & Policy Center - a comprehensive handbook authored by Larry Cao, CFA. It's your guide to decoding the dynamic world of investments powered by artificial intelligence (AI) and big data. As AI and big data weave deeper into investment processes, the CFA Institute aims to equip industry professionals to evaluate and incorporate these elements effectively. They emphasize the importance of practical insights alongside technical knowledge and recognize the value of early adopters' experiences in technology implementation. The Handbook can be useful for: ✅ C-suite executives and board members shaping their firms' AI and big data strategies ✅ Knowledge engineers leading AI and big data projects at investment firms ✅ Investment and tech professionals working on AI-driven teams ✅ Regulators staying updated on industry developments ✅ Students and educators preparing for future roles in investments or regulation #CFAInstitute#AI#BigData#Investments#FinancialInnovation#EthicalInvesting#AIandFinance