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: #metaai

当前筛选 #metaai清除筛选
PHYGITAL+CREATIVE

@phygitalcreative · Post #3065 · 08.06.2023 г., 02:27

Мультимодальный AI Meta: будущее поиска, генерации и взаимодействия с виртуальным миром в 6 типах данных Мультимодальность постепенно проникает в нашу жизнь. Meta AI зарелизила в opensource работу с 6 модальностями, которая не только позволяет работать с текстом, изображениями и видео, но также с инфракрасными изображениями и другими данными, что открывает возможности работы с AR/VR информацией. Вот какие возможности это открывает: Мультимодальный поиск (аля Google, но одновременно по 6 модальностям). Пример: найди виртуальный мир, в котором есть пространство размером с футбольное поле, и в котором были танцующие котики. Арифметические вычисления с векторами. Если раньше "кошка" и "cat" для LLM были одно и то же по смыслу, то теперь 3D-модель кота и слово "cat" будут равносильны, а "3D-модель кота" + слово "счастливый" - фото усов позволит найти видео улыбающегося кота без усов. Кросс-модальная генерация (сейчас отдельно генерируем картинки и видео, а будем генерировать объекты в 6ти модальностях одновременно). Пример: "сгенерируй мне AR-мир с котиками на основе звука, как они мяукают". Исследование Meta AI в области мультимодальности является значительным шагом вперед в развитии AI и открывает новые возможности для работы с разнообразными данными. 📝 Paper: https://dl.fbaipublicfiles.com/imagebind/imagebind-paper.pdf 👨‍💻 Github: https://github.com/facebookresearch/imagebind #ai#multimodal#metaai#ar#vr#llm#opensourсe