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: #fria

当前筛选 #fria清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #738 · 08.01.2026 г., 08:04

🇪🇺📖EU AI Act: New Practical Guide on Fundamental Rights Impact Assessments The Danish Institute for Human Rights and the European Centre for Not-for-Profit Law have published a practical guide to conducting Fundamental Rights Impact Assessments (FRIAs) for high-risk AI systems. The guide aligns with international standards, including the UN Guiding Principles on Business and Human Rights, and structures the FRIA process into five phases, accompanied by a downloadable assessment template. Under the EU AI Act, certain deployers of high-risk AI systems are legally required to carry out FRIAs to identify and mitigate risks to rights protected by the EU Charter of Fundamental Rights. This obligation applies in particular to public authorities using AI in sensitive areas such as education, employment, access to essential services, and law enforcement. Beyond legal compliance, the guide frames FRIAs as a governance tool: supporting responsible AI deployment, increasing transparency and stakeholder trust, and reducing litigation and reputational risks. For public sector users, FRIAs are positioned as a mechanism to democratise decision-making around AI adoption in high-impact domains. #AIAct#FundamentalRights#FRIA#AIRegulation#ResponsibleAI