Asynchrone Lösungen zur Leistungsoptimierung
Die FastAPI-basierte asynchrone Architektur von TaskingAI verbessert die Gleichzeitigkeit auf folgende Weise:
- Verarbeitung von Batch-AnträgenMehrere API-Aufrufe auf einmal mit asyncio.gather() initiieren
- Konfiguration des Verbindungspools: Passen Sie die Container-Umgebungsvariable taskingai-service von Docker an:
MAX_CONNECTIONS=100
TIMEOUT=300 - Caching-StrategieLRU-Zwischenspeicherung für häufig abgefragte RAG-Sammlungen aktivieren
- LastüberwachungAnalyse von Hotspots bei der Reaktionszeit über Konsolenprotokollierung und Dashboards
Zusätzlicher Tipp: Für Hyperscale-Bereitstellungen sollten Sie Kubernetes zur horizontalen Skalierung von Serviceknoten in Betracht ziehen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTaskingAI: Eine Open-Source-Plattform für die Entwicklung nativer KI-AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Verarbeitungsleistung von KI-Aufgaben in hochgradig konkurrierenden Szenarien optimieren?
