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 2 слични објави

Пребарај: #tongyi

当前筛选 #tongyi清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9101 · 27.11.2025 г., 14:10

💡Релиз Z-Image: быстрая 6B модель Команда Tongyi-MAI представила новую text-to-image архитектуру на 6 миллиардов параметров. Главное из отчета: * Оптимизация: Это дистиллированная модель, которой достаточно 8 шагов (NFE) для качественной генерации. * Скорость: Sub-second latency (менее 1 секунды) на H800. * Требования: Спокойно запускается на 16GB VRAM. Модель доступна для локального инференса на старших картах 3090/4080/4090. Моделька выделит высокий уровень фотореализма, точное следование инструкциям и рендеринг текста. 🔗Демо:https://modelscope.cn/aigc/imageGeneration 🔗Веса (Turbo):https://modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo @ai_machinelearning_big_data #Tongyi#ai#genai#ml

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9496 · 09.02.2026 г., 14:33

⚡️Вышла Z-Image Base. Tongyi выложила фундаментальную версию модели семейства Z-Image. В отличие от ранее выпущенной Turbo, это полновесный трансформер, ориентированный на максимальное качество и управляемость генерации . Z-Image отлично подходит для дообучения, тренировки LoRA и интеграции с ControlNet. Модель поддерживает CFG и работу с негативными промптами, генерируя результат за 28–50 шагов. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Модель 🟡Демо HF 🟡Демо ModelScope 🟡Archive 🟡ComfyUI WorkFlow 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Diffusion#ZImage#Tongyi