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: #hy3dbench

当前筛选 #hy3dbench清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9494 · 09.02.2026 г., 10:05

🌟HY3D-Bench: 22 терабайта отборной 3D-геометрии. Tencent Hunyuan вывалили в опенсорс монструозный пак HY3D-Bench на 22.5 ТБ и это подарок для всех, кто занимается 3D Gen и робототехникой. Датасет разбит на 3 логических куска, каждый под свои задачи: 🟡Full-level Dataset (252K+ мешей, ~11 ТБ) База с полностью замкнутой геометрией, без дырок и non-manifold артефактов, которыми обычно кишат сканы. Все нормализовано и готово к скармливанию в DiT или GAN. В комплекте идут сэмплы точек и мульти-вью рендеры. 🟡Part-level Dataset (240K+ объектов, ~5 ТБ) Мёд для робототехников и тех, кто занимается geometric perception. Тут объекты с семантической сегментацией на части. Если учите сервоприводного друга манипуляциям или хотите генерить объекты кусками - вам сюда. 🟡Synthetic Dataset (125K+ объектов, ~6.5 ТБ) Очевидная синтетика, чтобы закрыть редкие категории, которых нет в обычных датасетах. Охват - 1252 категории. Ждем волну SOAT-level 3D-генераторов, дотюненных на этом наборе. 🟡Arxiv 🟡Датасет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Dataset#HY3DBench#Tencent