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Results 1 - 5 of 5 for Multiprocessing (0.21 sec)

  1. scripts/docs.py

    import json
    import logging
    import os
    import re
    import shutil
    import subprocess
    from functools import lru_cache
    from http.server import HTTPServer, SimpleHTTPRequestHandler
    from importlib import metadata
    from multiprocessing import Pool
    from pathlib import Path
    from typing import Any, Dict, List, Optional, Union
    
    import mkdocs.utils
    import typer
    import yaml
    from jinja2 import Template
    from ruff.__main__ import find_ruff_bin
    
    Registered: Sun Oct 27 07:19:11 UTC 2024
    - Last Modified: Tue Oct 08 11:01:17 UTC 2024
    - 13.5K bytes
    - Viewed (0)
  2. docs/ru/docs/async.md

    **FastAPI** предоставляет возможности конкуретного программирования,
    которое очень распространено в веб-разработке (именно этим славится NodeJS).
    
    Кроме того вы сможете использовать все преимущества параллелизма и
    <abbr title="multiprocessing">многопроцессорности</abbr> (когда несколько процессов работают параллельно),
    если рабочая нагрузка предполагает **ограничение по процессору**,
    Registered: Sun Oct 27 07:19:11 UTC 2024
    - Last Modified: Tue Aug 06 04:48:30 UTC 2024
    - 39.9K bytes
    - Viewed (0)
  3. docs/en/docs/async.md

    With **FastAPI** you can take advantage of concurrency that is very common for web development (the same main attraction of NodeJS).
    
    But you can also exploit the benefits of parallelism and multiprocessing (having multiple processes running in parallel) for **CPU bound** workloads like those in Machine Learning systems.
    
    Registered: Sun Oct 27 07:19:11 UTC 2024
    - Last Modified: Wed Aug 28 23:33:37 UTC 2024
    - 23.5K bytes
    - Viewed (0)
  4. docs/de/docs/async.md

    Mit **FastAPI** können Sie die Vorteile der Nebenläufigkeit nutzen, die in der Webentwicklung weit verbreitet ist (derselbe Hauptvorteil von NodeJS).
    
    Sie können aber auch die Vorteile von Parallelität und Multiprocessing (Mehrere Prozesse werden parallel ausgeführt) für **CPU-lastige** Workloads wie in Systemen für maschinelles Lernen nutzen.
    
    Registered: Sun Oct 27 07:19:11 UTC 2024
    - Last Modified: Tue Aug 06 04:48:30 UTC 2024
    - 26.6K bytes
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  5. docs/fr/docs/async.md

    Avec **FastAPI** vous pouvez bénéficier de la concurrence qui est très courante en développement web (c'est l'attrait principal de NodeJS).
    
    Mais vous pouvez aussi profiter du parallélisme et multiprocessing afin de gérer des charges **CPU bound** qui sont récurrentes dans les systèmes de *Machine Learning*.
    
    Registered: Sun Oct 27 07:19:11 UTC 2024
    - Last Modified: Tue Aug 06 04:48:30 UTC 2024
    - 25.4K bytes
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