Python 3.12で増えた並列処理と、これまでの並列処理の挙動を比べてみる - Qiita

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takashi_kun たしかにLLMが流行ってから、以前より並列処理のニーズは上がっている気がする。時流にもあっているのかもしれない

2024/05/02 リンク

peketamin “S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます”

2024/05/02 リンク

knok s3からの取得だとネットワークの方がボトルネックになりそうだけど、小さいファイルをたくさんとかならもっと恩恵ありそう

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misshiki “LLMではSQL文やJSONの作成で意図に沿わない形式の結果を返すことがあるのですが、並列で同時に複数回のリクエストを送って、使える結果を選ぶようにすれば、リトライのもたつきを感じることなく実装できます。”

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nilab Python 3.12で増えた並列処理と、これまでの並列処理の挙動を比べてみる #Python - Qiita

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peketamin “S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます”

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ototoi ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutorとの比較も見たかった。あ、自分でやればいいのか。

2024/05/02 リンク

eggplantte GILのせいでスレッドが並列処理じゃなくてプロセス作った方が速かったのがサブインタープリターが使えるようになって、スレッドがようやくまともに機能するようになったと

2024/05/02 リンク

ledsun “3.12から、本格的にサブインタープリターが使えるようになったことで、この事情が変わりました。サブインタープリターには以下の特徴があります。スレッド上で実行することが可能 GILの制限を受けない ”

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knok s3からの取得だとネットワークの方がボトルネックになりそうだけど、小さいファイルをたくさんとかならもっと恩恵ありそう

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takashi_kun たしかにLLMが流行ってから、以前より並列処理のニーズは上がっている気がする。時流にもあっているのかもしれない

2024/05/02 リンク

sasasin_net あれのことを「ウォーターフォールチャート」と呼ぶことを初めて知った。コンピュータの気持ちになるとき頭に描いてるヤツだ

2024/05/01 リンク

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Python 3.12で増えた並列処理と、これまでの並列処理の挙動を比べてみる - Qiita

この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較... この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しようウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べようこの記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます今回使ったソースコードはこちらに置いています。お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。どうしてこの記事を書くの

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