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: #olmoasr

当前筛选 #olmoasr清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8401 · 29.08.2025 г., 09:04

⚡️OLMoASR: открытые ASR-модели от AI2. Институт искусственного интеллекта Аллена выпустил OLMoASR, семейство из 6 моделей для автоматического распознавания английской речи. ▶️Линейка моделей: 🟢OLMoASR-tiny.en (39M); 🟢OLMoASR-base.en (74M); 🟢OLMoASR-small.en (244M); 🟢OLMoASR-medium.en (769M); 🟠OLMoASR-large.en-v1 (1.5B) обученная на 440 тыс. часов аудио; 🟠OLMoASR-large.en-v2 (1.5B) обученная на 680 тыс. часов аудио; По результатам тестов на 21 датасете, модели OLMoASR показали производительность, сопоставимую с Whisper от OpenAI, а в некоторых случаях и превзошли ее, особенно при работе с длинными аудиозаписями. Проект полностью открытый: опубликованы не только веса моделей, но и датасет, код для обработки данных, а также скрипты для обучения и оценки. Все компоненты, включая код и данные, доступны на GitHub и Hugging Face. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Набор моделей 🟡Техотчет 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#ASR#OLMoASR#AI2