GenAI Processors bietet eine breite Palette von Produkten an, die auf dem asyncio eines asynchronen parallelen Verarbeitungsrahmens, der das Problem effizient löst. Das konkrete Programm ist:
- Modularer Aufbau: durch
Processorim Gesang antwortenPartProcessorEinheitliche Implementierung der Aufgabenteilung zur Unterstützung der parallelen Verarbeitung von Text-/Audio-/Videoströmen - E/A-Optimierung: Verwenden Sie den Python-Threading-Mechanismus, um blockierende Operationen (z. B. API-Aufrufe) zu behandeln, indem Sie die
stream_contentMethode verwandelt die Daten in einen asynchronen Strom - Hardware-BeschleunigungPyAudio: parallele Verarbeitung von Audio- und Videoströmen auf Hardwareebene in Verbindung mit Bibliotheken wie PyAudio.
Typisches Code-Beispiel:input_stream = streams.stream_content(["Hello", "World"])
async for part in parallel_processor(input_stream):
process(part)
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGenAI Processors: Leichtgewichtige Python-Bibliothek unterstützt effiziente parallele Verarbeitung multimodaler InhalteDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich Ineffizienzen bei der parallelen Verarbeitung in der Entwicklung multimodaler KI-Anwendungen beheben?
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