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

#async

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #toyotarobots

当前筛选 #toyotarobots清除筛选

AI & Law

@ai_and_law · Post #120 · 24.09.2023 г., 09:18

Најди слично Погледај

🌟AI Sunday Wonders: Toyota's Breakfast Bots Show How Robots Learn Welcome to AI Sunday Wonders! This week, we're diving into the fascinating world of AI-powered robots, and Toyota has a delightful story to share. Toyota Research Institute (TRI) has introduced the concept of a "kindergarten for robots." But here's the twist: these robots are learning to make breakfast! Traditionally, teaching robots complex tasks required extensive coding and debugging. However, TRI is taking a different approach. By giving robots a sense of touch, they allow the robots to "feel" their actions, making learning easier. Here's how it works: A "teacher" initially demonstrates a set of skills, and then, over a few hours, the AI model learns in the background. Imagine teaching a robot in the afternoon and coming back the next morning to find it mastering a new skill. Toyota aims to create "Large Behavior Models" (LBMs) for robots, allowing them to generalize new skills based on observed patterns, similar to how AI models learn from human writing patterns. They've already trained robots in over 60 challenging skills and plan to reach 1,000 by 2024. Toyota isn't alone in this endeavor; Google and Tesla are also making strides in AI training for robots. Imagine the possibilities: AI-trained robots that can perform tasks with minimal instruction, just like humans. #AISundayWonders#ToyotaRobots#AIInnovation

Hashtags

#aisundaywonders #toyotarobots #aiinnovation