尝试了太多的python多进程的服务,在tensorflow 的线上GPU服务中总是不理想.tensorlfow serving docker服务这些也有些不便. 今天抽空给大家分享一个成功的经验.失败的坑就太多了,不扯了.包括mutiprocess 和gevent,都不太理想. 1.使用gunicorn.怎么使用的自己查一下. 2.gunicorn --bind 0.0.0.0:10010 -w 3  app_×××:app 3.在docker里这样启动后,虽然是多进程,但是速度并没有加快.怎

您好,我是码农飞哥,感谢您阅读本文,欢迎一键三连哦. 本文只是记录我优化的心酸历程.无他,唯记录尔.....小伙伴们可围观,可打call,可以私信与我交流. 干货满满,建议收藏,需要用到时常看看. 小伙伴们如有问题及需要,欢迎踊跃留言哦~ ~ ~. 问题背景 现有一个古诗自动生成的训练接口,该接口通过Pytorch来生训练模型(即生成古诗)为了加速使用到了GPU,但是训练完成之后GPU未能释放.故此需要进行优化,即在古诗生成完成之后释放GPU. 该项目是一个通过Flask搭建的web服务,在服务

原本之前有一部分东西是在Windows Server,但是由于Gunicorn不支持Windows部署起来颇为麻烦.最近转战CentOS,折腾一段时间,终于简单部署成功.CentOS新手,作为一个总结和整理,错漏难免.   首先,需要明确上述几个模块各自的作用(因为以前在windows的IIS就颇为简单,只需要在IIS建站,通过fastCGI处理php文件即可,所以对于CentOS部署中的各个package,理解其各自的作用尤为关键): 在Flask框架下,直接运行app即可利用localhos

1.使用自身服务器的多进程或者多线程,参考werkzeug的run_simple函数的入参.注意,进程和线程不能同时开启 2.使用gunicorn使用多进程,-w worker 进程数,类型于运行多个app.run()开发服务器 gunicorn app -w 2 -b :8000 3.使用gevent异步 /usr/local/bin/gunicorn -t120 -w10  -b 10.57.17.57:3000 --worker-class gevent  Erebus:APP -k ST

2019.7.27 回想笔记 拥有腾讯云服务器一台 阿里云注册5元域名,进行备案 完成之后 使用解析 绑定服务器ip地址 ,使用域名可以访问到web服务器而不是通过直接暴露ip地址进行访问 证书购买 ,阿里云免费证书,同时也需要进行一些信息提交,其中包含想要安装证书的域名 等待完成 下载证书压缩包,压缩包名称为域名名称 + 随机数字? 解压得到 pem和key后缀文件,分别是证书和密匙 进入服务器 ,因为是web开发,所以使用的是nginx进行一个转发,gunicorn进行多进程多线程管理web

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/fangkm/p/3960327.html 硬件渲染依赖计算机的GPU,GPU种类繁多,兼容这么多种类的硬件,稳定性是个大问题,虽然Chromium内部维护了一个GPU黑名单列表,限定了哪些渲染特性不能在哪些GPU上渲染,但还不足以解决使用GPU过程中的稳定性问题.在Chromium的多进程架构中,不稳定不可控的因素一般都会采取独立进程的渲染方式, 从而保证主进程的稳定性,比如Render进程.插件进程,GPU的使用也一样,采取独立进

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在

1.CPU发展趋势 核心数目依旧会越来越多,依据摩尔定律,由于单个核心性能提升有着严重的瓶颈问题,普通的桌面PC有望在2017年末2018年初达到24核心(或者16核32线程),我们如何来面对这突如其来的核心数目的增加?编程也要与时俱进.笔者斗胆预测,CPU各个核心之间的片内总线将会采用4路组相连:),因为全相连太过复杂,单总线又不够给力.而且应该是非对称多核处理器,可能其中会混杂几个DSP处理器或流处理器. 2.多线程与并行计算的区别 (1)多线程的作用不只是用作并行计算,他还有很多很有益的作

CEF基于Chromium,也是多进程模型.关于进程模型.參考这里:https://www.chromium.org/developers/design-documents/process-models. 我还看到一篇韩国人写的renderer process的文章,也非常不错.在这里:http://chromium-kr.blogspot.com/2012/06/about-renderer-process.html. CEF的进程模型,这里也有一部分描写叙述:https://bitbucke

前言 见解有限,如有描述不当之处,请帮忙及时指出,如有错误,会及时修正. ----------超长文+多图预警,需要花费不少时间.---------- 如果看完本文后,还对进程线程傻傻分不清,不清楚浏览器多进程.浏览器内核多线程.JS单线程.JS运行机制的区别.那么请回复我,一定是我写的还不够清晰,我来改... ----------正文开始---------- 最近发现有不少介绍JS单线程运行机制的文章,但是发现很多都仅仅是介绍某一部分的知识,而且各个地方的说法还不统一,容易造成困惑. 因此准备

线程与进程 说到单线程,就得从操作系统进程开始说起.在早期的操作系统中并没有线程的概念,进程是能拥有资源和独立运行的最小单位,也是程序执行的最小单位.任务调度采用的是时间片轮转的抢占式调度方式,而进程是任务调度的最小单位,每个进程有各自独立的一块内存,使得各个进程之间内存地址相互隔离.后来,随着计算机的发展,对CPU的要求越来越高,进程之间的切换开销较大,已经无法满足越来越复杂的程序的要求了.于是就发明了线程,线程是程序执行中一个单一的顺序控制流程,是程序执行流的最小单元.这里把线程比喻一个车间

前言 来源:https://dailc.github.io/2018/01/21/js_singlethread_eventloop.html 见解有限,如有描述不当之处,请帮忙及时指出,如有错误,会及时修正. ———-超长文+多图预警,需要花费不少时间.———- 如果看完本文后,还对进程线程傻傻分不清,不清楚浏览器多进程.浏览器内核多线程.JS单线程.JS运行机制的区别.那么请回复我,一定是我写的还不够清晰,我来改... ———-正文开始———- 最近发现有不少介绍JS单线程运行机制的文章,但

gunicorn工作原理 Gunicorn“绿色独角兽”是一个被广泛使用的高性能的Python WSGI UNIX HTTP服务器,移植自Ruby的独角兽(Unicorn )项目,使用pre-fork worker模式,具有使用非常简单,轻量级的资源消耗,以及高性能等特点. Gunicorn 服务器作为wsgi app的容器,能够与各种Web框架兼容(flask,django等),得益于gevent等技术,使用Gunicorn能够在基本不改变wsgi app代码的前提下,大幅度提高wsgi ap

前言: 去年10月份建了一个python技术群,到现在为止人数已经涨到700人了.最一开始我经常在群里回应大家的问题,不管是简单还是困难的,我都会根据自己的经验来交流. 让人新奇的是一些初学者关注最多的话题不是怎么学好python,反而是高并发,高性能这类高大上的话题. 记得有次几个不懂网络io.io多路复用含义网友,居然在群里吵了有半个小时,说出来的理论实在是让人哭笑不得. 群里当然有人在反驳,后来越聊越欢. 群里不少人在问我 uwsgi.gevent.tornado的一些设计,先前我尽量详细

转自:http://blog.csdn.net/raptor/article/details/69218271 问题 在一个Python web应用中需要定时执行一些任务,所以用了APScheduler这个库.又因为是用flask这个web框架,所以用了flask-apscheduler这个插件(本质上与直接用APScheduler一样,这里不作区分). 在开发中直接测试运行是没有问题的,但是用gunicorn部署以后发生了重复运行的问题: 每个任务在时间到的时刻会同时执行好几遍. 注意了一下重

预备知识 模型并行( model parallelism ):即把模型拆分放到不同的设备进行训练,分布式系统中的不同机器(GPU/CPU等)负责网络模型的不同部分 —— 例如,神经网络模型的不同网络层被分配到不同的机器,或者同一层内部的不同参数被分配到不同机器,如AlexNet的训练. 数据并行( data parallelism ):即把数据切分,输入到不同的机器有同一个模型的多个副本,每个机器分配到不同的数据,然后将所有机器的计算结果按照某种方式合并. 多进程最佳实践 torch.multi

版权归作者所有,任何形式转载请联系作者.作者:petanne(来自豆瓣)来源:https://www.douban.com/note/564871723/ ======================================================================测试环境:======================================================================双核虚拟机centos6.8,内存4Gpython==

从石油领域的应用看GPU.CPU算法效果比较  http://www.csdn.net/article/2011-06-21/300207 HPC 论坛 http://hpcbbs.it168.com/forum.php 高性能计算网-高性能计算第一门户网站 http://www.hpctech.com GPU在量化中的应用及VaR快速算法  地址 遇见C++ AMP:在GPU上做并行计算  http://www.cnblogs.com/allenlooplee/archive/2012/08/

https://blog.csdn.net/jailman/article/details/78496522 gunicorn工作原理 Gunicorn“绿色独角兽”是一个被广泛使用的高性能的Python WSGI UNIX HTTP服务器,移植自Ruby的独角兽(Unicorn )项目,使用pre-fork worker模式,具有使用非常简单,轻量级的资源消耗,以及高性能等特点. Gunicorn 服务器作为wsgi app的容器,能够与各种Web框架兼容(flask,django等),得益于

转自:https://blog.csdn.net/dutsoft/article/details/51452598 Flask,webpy,Django都带着 WSGI server,当然性能都不好,自带的web server 更多的是测试用途.线上发布时,则使用高性能的 wsgi server或者是联合nginx做uwsgi . greenlet是一个轻量级的协程库.gevent是基于greenlet的网络库. guincorn是支持wsgi协议的http server,gevent只是它支持