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: #locallyai

当前筛选 #locallyai清除筛选

✈️ Gemma 4 | 谷歌刚发布免费、本地、能看图写代码且能在手机上运行的AI 模型 🏷 检索标签:#Gemma4#本地AI#AI#GoogleAIEdgeGallery#LocallyAI ⭐️ 详情介绍:Gemma 4 可以粗暴理解成一个能装进自己设备里的 本地 AI 模型 不用联网,不用注册,不用付费,聊天记录全在本地,谁也看不到 谷歌这次发布了Gemma 4四个版本:E2B、E4B、31B 和 26B A4B [🔗详情获悉 ] 你只需要记其中两个模型E2B、E4B 这俩能在手机上使用 安卓建议选 E4B iPhone 建议选 E2B(更省内存) 如果你是17 Pro/Max/Air也可以试试 E4B 苹果端还可以试试 Locally AI:对 A 系列和 M 系列芯片做了专门优化,支持 Llama、Gemma、Qwen、DeepSeek 这些主流模型,全离线、无登录、无数据采集 Google AI Edge Gallery: 🍏App Store ·🎮Google Play Locally AI: 🍏App Store · Locally AI 😌频道 |🙂群聊 |😋中文包 |☺️搜索