TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки
Назад кон каналите

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #425 · 20 апр.

Погледај објаваПогледај оригинал

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

#async
Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #patents

当前筛选 #patents清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #491 · 24.01.2025 г., 08:04

Најди сличноПогледај

🌐The Patent Boom: Generative AI on the Rise The World Intellectual Property Organization’s latest Patent Landscape Report on Generative AI sheds light on the explosive growth of GenAI-related innovations. Since 2014, over "54,000 patent families" and "75,000 scientific publications" have emerged. In 2023 alone, more than 25% of all GenAI patents globally were published, highlighting the rapid acceleration of this field. While GenAI patents still account for only "6% of all AI patents globally", their diversity is remarkable. Image and video data dominate the landscape (17,996 inventions), followed by text and speech/music applications. Industries leveraging GenAI span from life sciences to transportation, with new applications in molecule and protein-based data seeing an annual growth of 78% over the past five years. Top contributors include Tencent, IBM, Microsoft, and Samsung, with "China leading innovation globally", filing over 38,000 inventions—six times more than the U.S. As GenAI continues to drive advancements in fields like drug discovery, document management, and autonomous systems, this report serves as a critical snapshot of its transformative potential. #GenerativeAI#Patents#AIInnovation

Hashtags

#generativeai#patents#aiinnovation