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: #audiollm

当前筛选 #audiollm清除筛选

🎙Vikhr Borealis ● Speech-to-Text ●Транскрипция русской речи в текст ● Portable by NerualDreming Ссылка на оригинальный релиз: https://huggingface.co/Vikhrmodels/Borealis Репакер:#NerualDreming Дата обновления: 25 сентября 2025 Версия: 1.0 Категории:#stt, #speechtotext, #audiollm Платформа:#Windows Место на диске: 20 ГБ Системные требования: NVIDIA GPU с не менее 6 ГБ VRAM Совместимость:#Nvidia 🖥Описание софта Borealis - это первая audio llm c ASR для русского языка от команды Vikhr. Важным отличием от других моделей является поддержка пунктуации в распознанных аудио. По замерам команды Vikhr, Borealis показывает меньшее количество ошибок и лучше соблюдает пунктуацию по сравнению с Whisper. В этой портативной сборке я сделал удобную оболочку, в которую можно загрузить как аудио, так и видео и легко превратить речь в текст. Давайте поддержим отечественного производителя! 😬 Основные возможности Vikhr Borealis: 🟣 Распознавание речи в текст для русского языка 🟣 Корректная расстановка знаков препинания 🟣 Более низкое количество ошибок по сравнению с аналогами 🟣 Возможность обработки как аудио, так и видео файлов 🟣 Удобный и простой в использовании интерфейс 💿Установка и запуск: ⁍ Скачайте Установщик или готовое Окружение. ⁍ Распакуйте архив в удобное место (без кириллицы и пробелов в пути). ⁍ Если скачали установщик, запустите файл install.bat и дождитесь окончания установки. ⁍ Для запуска программы используйте файл run_demo.bat. ⁍ Интерфейс приложения автоматически откроется в вашем браузере. ➡️Скачать Vikhr Borealis Portable (Установщик) - сам скачает и установит все необходимые компоненты. ➡️Скачать Vikhr Borealis Portable (Готовое окружение) - архив со всеми компонентами - скачает модели после запуска. 💬Обсудить в чате | ⭐️Поддержать канал 👾НЕЙРО-СОФТ — Делаем нейросети доступнее.