supervisor一、简介Supervisor 就是用 Python 开发的一套通用的进程管理程序，能将一个普通的命令行进程变为后台 daemon，并监控进程状态，异常退出时能自动重启。但是只能运行在 Unix-Like 的系统上，不能运行在 Windows 上。Supervisor 官方版目前只支持 Python 2.4 以上版本，但是还无法运行在 Python 3 上。supervisor
# 使用 Python 实现模型推理的多进程
在深度学习应用中，模型推理的速度往往是一个关键因素。尤其是当需要处理多个输入时，采用多进程可以大幅提升效率。本文将为刚入行的小白详细介绍如何使用 Python 实现模型推理的多进程。
## 整体流程
下面是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入相关库 |
| 2 | 定义模型加
原创
2024-08-28 04:28:45
163阅读
# Python 多进程推理模型的应用
在当今的机器学习和深度学习中，推理模型的效率和速度极为重要。随着数据规模的日益增长，单线程的推理方法已经无法满足实时性和高效性的要求。Python 的多进程能力可以帮助我们更好地利用多核 CPU 的资源，从而加快推理速度。本文将介绍如何使用 Python 的 `multiprocessing` 库实现多进程推理模型，并提供相关代码示例。
## 什么是多进
原创
2024-08-11 04:27:26
234阅读
进程池模型需要通过system V IPC机制或管道、信号、文件锁等进行同步。以下是进程池的一般模型。 Linux惊群现象：惊群：惊群是指多个进程/线程在等待同一资源时，每当资源可用，所有的进程/线程都来竞争资源的现象。accept、select、epoll实现进程池模型时的惊群现象：&nb
原创
2015-08-29 14:06:11
1117阅读
在现代深度学习的应用中，模型推理速度已成为重要的研究和应用方向。特别是在使用 PyTorch 进行多进程模型推理时，如何高效地利用系统资源，提高推理性能，已经成为开发者需要面对的挑战。本文将深入探讨“PyTorch 多进程模型推理”的相关问题，从多个维度对其性能、特性、实战案例及深度原理进行剖析。
> **技术定位：** PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，其提供了灵活的多进程和多线程
# Python多进程执行大语言模型推理指南
## 引言
在进行大语言模型推理时，使用多进程可以有效地提高推理速度和效率。本文将指导刚入行的开发者如何使用Python多进程来执行大语言模型推理。
## 流程概述
以下是执行大语言模型推理的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[创建多个进程]
B --> C[将数据集拆分为多个
原创
2023-09-16 09:24:42
277阅读
1.1、multiprocessing模块multiprocessing是Python的标准模块，主要用来编写多进程，通过该模块的Process进程类型，可以方便的创建和管理多个进程，可以使用该模块提供的Lock|RLock进程锁类型、Event事件类型、Condition条件类型等等完成进程间的同步操作。 和多线程操作方式类似，多进程的实现方式也提供了面向过程的实现和面向对象的实现。1.2、m
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2023-07-27 16:13:04
328阅读
# Python多进程推理
在现代应用中，尤其是在数据科学与机器学习领域，模型推理的速度和效率至关重要。为了实现高效的推理，Python的多进程技术成为了一个非常有用的工具。本文将探讨Python的多进程推理，介绍它的基本概念、应用场景，并通过代码示例展示如何实现多进程推理。
## 什么是多进程？
多进程是指同时运行多个进程，这样可以利用多核处理器的优势。与多线程相比，多进程有一个显著的优点
原创
2024-08-08 15:20:00
42阅读
1 课程学习本节课主要对于大白AI课程：https://mp.weixin.qq.com/s/STbdSoI7xLeHrNyLlw9GOg 《Pytorch 模型推理及多任务通用范式》课程中的第四节课进行学习。2 作业题目必做题: (1) 对 “./images/car.jpg” 做语义分割，提取出里面的车辆，模仿上课时，对“可视化推理结果”和“BGRA 四通道图”进行保存。(2) 自己找 2 张
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2023-08-08 15:29:29
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multiprocessing摸快介绍python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看），在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了multiprocessing。multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。multip
一、QuerySet可切片使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 。它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSETEntry.objects.all()[:5] # (LIMIT 5)不支持负的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查询集 的切片返回一个新的查询集可迭代articleList=models.Article
进程的定义进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行
原创
2021-11-30 14:04:39
495阅读
1. 进程池进程池，只开指定数目的进程数（一般是CPU内核数+1）这样调度多个任务时，执行效率要比同时开多个进程执行效率要高很多（因为当同时开多个进程时，开进程是很占用资源的，时间都浪费在开进程上面了）进程池方法-----p.map()from multiprocessing import Pool
import time
import random
def func(i):
time.s
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2023-08-10 16:15:48
235阅读
1.进程池from multiprocessing import Pool
def func(n):
for i in range(10):
print(n+1)
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(3) #启动有三个进程的进程池。
#第一个参数进程要访问的代码，第二个参数必须是一个可迭代参数，规定了要执行的任
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2023-06-25 15:30:28
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一、可重复利用的线程1.队列计数器线程只能使用一次，只能执行一次任务，使用完成之后就丢失了，每次来一个任务我们就创建一个新的线程去执行这个任务，会有大的开销，资源和时间的浪费。这种情况下我们可以定义两个函数（两个任务），交给一个线程去完成。而多任务需要有存放空间，存放的空间可以是列表，字典，集合（去重），元组，队列。（1）使用队列进行重复利用其中的队列是先进先出的，并且 get 获取完元素后会删除
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2023-12-07 07:25:33
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在前面的博客我也写了什么是池子， 池子就是里面的东西给你准备好了，你直接用就行了，相当于缓存。进程池也是创建进程的， 和前面 Process 类，Process 子类差别很大，进程池 可以一次创建多个进程，并且可以执行多个任务Process 类，Process 子类 ，需要实例化 才能达到，并不能真正意义上的多任务请看示例代码：解释在注释里，自己理解下，不懂请评论谢谢from multiproce
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2023-10-07 17:21:40
83阅读
1、apply 和 apply_async 一次执行一个任务，但 apply_async 可以异步执行，因而也可以实现并发。2、map 和 map_async 与 apply 和 apply_async 的区别是可以并发执行任务。3、starmap 和 starmap_async 与 map 和 map_async 的区别是，starmap 和 starmap_async 可以传入多个参数。4、i
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2023-08-06 15:29:35
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简介参考文档： https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter4/01_Introduction.html为实现程序并发执行和资源共享，提高程序效率，需要进行多线程以及多进程开发。在具体介绍之前，需要了解GIL.GIL是实现python解释器(CPython)时引入的一个概
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2024-02-25 05:03:07
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在进行大数据量的数据回测时，往往是针对不同的参数，对相同的数据进行循环计算，这时我们可以使用多进程来实现高速回测。
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2023-06-02 21:58:12
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进程池： 在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个目标，手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。 &nbs
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2024-02-15 10:18:29
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