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: #multimoda

当前筛选 #multimoda清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8521 · 12.09.2025 г., 07:25

✨HuMo : еще один релиз от ByteDance Модель, ориентированная на создание видео, где главным элементом является человек, с контролем через разные модальности: текст, изображения, аудио. > на входи модель может принимать: текст + изображение, текст + аудио, текст + аудио > поддержка сохранения образа персонажа и синхронизации движений с аудио > модель основана на **Wan 2.1** и Whisper Large v3 https://huggingface.co/bytedance-research/HuMo @ai_machinelearning_big_data #AI#ByteDance#HuMo#VideoGeneration#Multimoda