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: #proteusai

当前筛选 #proteusai清除筛选

ИИ в медицине: ProteusAI – не чат-боты, а реальные клетки для лечения Мы привыкли обсуждать новые версии чат ботов и сравнивать их между собой... Здорово, но уже обыденность... Настоящий прорыв — когда ИИ создает новые методы лечения на клеточном уровне. Пример — платформа ProteusAI (PROTein Evolution Using Selection, Сиднейский университет). Суть разработки (Что делает ИИ?): ProteusAI — "биологический ИИ" для ускоренной эволюции белков прямо в клетках млекопитающих. Его сила: 1. Умный поиск вместо перебора: ИИ исследует миллионы возможных генетических последовательностей (включая несуществующие в природе), фокусируясь на перспективных вариантах под конкретную задачу. 2. Работа в "человеческих" клетках: Эволюция происходит *внутри клеток млекопитающих*, поэтому полученные белки стабильны и функциональны в среде, релевантной для человека. 3. Решение сложных задач: ИИ находит неочевидные решения для "трудных" мишеней (специфичные участки ДНК, сложные белки). Почему это важно для пациентов? ProteusAI создает основу для: ➡️Более эффективных генных терапий и таргетных лекарств (особенно против рака). ➡️Усовершенствованных инструментов редактирования генома (CRISPR). ➡️Точных диагностических систем. Ключевая ценность именно Proteus относительно конкурентов (Почему это доступно?): ➡️Бесплатна и Open Source: Любая лаборатория или стартап может использовать и модифицировать платформу. ➡️Минимальные требования: Достаточно стандартной лаборатории и компьютера (не нужны дорогие роботы). ➡️Релевантность: Белки создаются *непосредственно в клетках млекопитающих* — готовы к медицинскому применению. Значение для медицины: ➡️Ускоряет разработку методов лечения (годы → недели). ➡️Дает шанс малым командам создавать прорывные терапии. ➡️Решает задачи, недоступные традиционным методам. Заключение: ProteusAI — ИИ, который создает "живые инструменты" для лечения внутри клеток. Его открытость — ключ к быстрому появлению новых, эффективных методов лечения для пациентов по всему миру. Ссылки: ➡️Scientists create biological 'artificial intelligence' system ➡️A chimeric viral platform for directed evolution in mammalian cells #ИИВмедицине#ГеннаяТерапия#ЛечениеРака#ИнженерияБелков#OpenScience#ProteusAI#БудущееМедицины https://t.me/semasci