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: #appian

当前筛选 #appian清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #336 · 21.06.2024 г., 07:04

Appian CEO Challenges AI Industry to Prioritize Trust Matt Calkins, CEO of Appian, has called on the AI industry to prioritize responsible development and trust. At a critical moment for AI, Calkins unveiled guidelines promoting data transparency, user consent, and respect for intellectual property. "We must ensure AI flourishes by building trust," Calkins stated. His four principles include disclosing data sources, using private data with consent, anonymizing personally identifiable data, and compensating for copyrighted information. These steps aim to shift AI development from a data race to a trust race. As AI faces increasing scrutiny, Calkins positions Appian as a leader in responsible AI, encouraging others to join this movement. Trust, he argues, will unlock AI's full potential and redefine industry success. #AI#ResponsibleAI#DataPrivacy#Appian#TechLeadership