TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #mts
@moexdiv · Post #432 · 30.01.2025 г., 16:47
📱#MTS МТС будет неукоснительно придерживаться своей дивидендной политики, которая на 2024-2026гг предусматривает целевой показатель доходности не менее 35 руб/акц в течение каждого календарного года. @moexdiv
Hashtags
@ai_machinelearning_big_data · Post #9299 · 23.12.2025 г., 11:02
⚡️МТС Web Services запустила MWS Track Rails — таск-трекер с ИИ-агентами внутри платформы MWS DevRails. Решение автоматизирует ключевые этапы разработки: ИИ-агенты берут на себя до 50% рутинных задач и генерируют до 30% кода, снижая нагрузку на ИТ-команды. Как это работает: - AI Product Owner формирует бизнес-требования (−30% нагрузки на продакта); - AI Analytic декомпозирует требования в техзадачи; - AI Developer создает до 40% нового кода и собирает версии продукта; - AI QA-агенты описывают тесты и проводят проверки (−50% времени тестирования). 📌 В результате DevRails позволяет масштабировать разработку без найма новых специалистов, сокращает time-to-market в три раза и повышает продуктивность команд вдвое. @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#DevTools#MTS
@laserfxru · Post #432 · 02.04.2023 г., 17:20
МТС платформа 48 лазер баров и 6 лазерных проектора 30w. Заказчик Structura Художник по свету : KBduke Тех директор Алексей Титов #mts#mtslive#mtsplatforma
Hashtags
@ai_machinelearning_big_data · Post #8105 · 21.07.2025 г., 14:12
MWS Cloud включается в игру: запускает Data Lakehouse Пока все обсуждают, как внедрять LLM, в MWS Cloud сделали ход: вышли с собственной платформой для хранения и обработки больших данных — MWS Data Lakehouse. Это уже не просто база или витрина, это полноценный фундамент для обучения, инференса и аналитики. Ключевая особенность — универсальность. Платформа работает с любыми типами данных: структурированными, неструктурированными, векторными. Поддержка Apache Parquet, Iceberg, Greenplum, Postgres, запуск в Kubernetes, объектное S3-хранилище. Всё, что нужно, чтобы компания могла: обучать ML/LLM модели, строить BI-отчёты, прогнозировать, сегментировать, оптимизировать. И всё это без копирования данных между системами. Главное — цифры. Платформа ускоряет обработку данных в 23 раза. Хранилище используется на 40% экономичнее. В 2,5 раза выше эффективность ИТ-персонала. Витрины данных считаются в 2 раза быстрее. То есть платформа не просто "поддерживает ИИ" — она позволяет его внедрять в реальных бизнес-процессах, а не в пилотах и презентациях. Безопасность и масштабируемость. Встроенные инструменты шифрования, маскирования, аудита, контроль доступа. Централизованное управление, масштабирование без простоев. Можно запускать кластеры под разные команды и сценарии параллельно — без дублирования данных. Контекст: рынок меняется. Компании всё активнее вкладываются в инструменты, которые позволяют работать с ИИ на проде, а не просто тестировать гипотезы. Lakehouse — архитектура, к которой уже перешли десятки тысяч компаний на Западе. MWS Cloud предлагает такую же модель — внутри российской облачной экосистемы. И да: MWS Data Lakehouse — часть экосистемы MWS Data, включающей 25+ сервисов для хранения, аналитики и AI. Почему это важно. ИИ уже давно не хобби айтишников. Это трансформация всей ИТ-архитектуры компаний. А без таких платформ запуск ИИ-проектов становится дорогим, медленным и уязвимым. Именно поэтому сейчас выигрывают не те, у кого «есть данные», а те, у кого есть инфраструктура, чтобы эти данные реально использовать. @ai_machinelearning_big_data #data#ai#ml#infrastructure#mts
Hashtags
@venturevillagewall · Post #4189 · 19.02.2025 г., 10:00
New Developments in Tech and Crypto 🔸 MTS warns of risks due to the Russian government's IP data collection project. Read more 🔸 In Irkutsk, household electricity consumption spikes due to gray miners amid a mining ban and rising Bitcoin prices. Read more 🔸 Russian streaming services reportedly revive talks with Hollywood for content return, but no confirmations yet. Read more 🔸 Latest Telegram update includes conference interface for iOS users. Read more 🔸 Ex-CTO of OpenAI, Mira Murati, launches new AI startup, Thinking Machines Lab, focused on user-friendly AI adaptation. Read more 🔸 Intel stocks surge 16% amid rumors of a possible company split. Read more 🔸 Niantic, creator of Pokemon Go, aims to sell gaming business for $3.5 billion due to lack of success in replicating previous hits. Read more 🔸 Bitcoin ownership shifts: Private investors sold 525,000 BTC while institutional investors increased holdings by 374,000 BTC. source 🔸 Controversy in crypto space: Solana faces reputation challenges as scandals arise. More info #MTS#IPPrivacy#Bitcoin#Telegram#AI#OpenAI#Intel#Niantic#Crypto#Solana#Investment#B2B#ETFs#DataAnalysis#Tech#Gaming#Ecosystem#MarketTrends#Startups#VentureCapital#VC#Innovation