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

#async

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #leccion

当前筛选 #leccion清除筛选

Hi, AI • Noticias sobre la IA

@hiaimediaes · Post #739 · 08.03.2025 г., 22:54

Најди слично Погледај

👐 Consejos para usar los modelos LLM del cofundador de OpenAI, Andrej Karpathy El cofundador de OpenAI, Andrej Karpathy, compartió su enfoque personal para utilizar modelos de lenguaje. En su nueva conferencia, explica en detalle cómo estructurar un diálogo con los LLM para obtener las mejores respuestas. Aquí tienes algunos de los consejos más interesantes: ➡️ Inicia un nuevo chat al cambiar de tema. Esto ayuda al modelo a enfocarse en una pregunta específica y a usar su conocimiento de manera más efectiva. ➡️ Puedes interactuar con los chatbots más allá del texto. ChatGPT y otros asistentes ofrecen modos convenientes para la comunicación por voz. También pueden procesar información de imágenes e incluso videos en tiempo real. Karpathy señala que estas funciones podrían ser especialmente útiles para tus familiares mayores. ➡️ Aprovecha los GPT personalizados. Estos amplían las capacidades de ChatGPT. Karpathy, por ejemplo, los utiliza para aprender coreano. 📱 En la conferencia, Karpathy también habla sobre modelos de razonamiento, herramientas integradas en los bots, la memoria de ChatGPT y otras funciones. Puedes ver la grabación completa aquí. Más sobre el tema: ➡️Lección de Andrej Karpathy: "Cómo crear GPT-2" ➡️Una selección de lecciones interesantes sobre LLM y aprendizaje automático #leccion#educación#Karpathy@hiaimediaes

Hashtags

#leccion #educación #karpathy