Если в асинхронном сервисе локальная ML-модель вызывается синхронно, возникает блокировка основного потока обработки запросов. Это приводит к снижению пропускной способности сервиса и увеличению задержек, так как пока модель обрабатывает текущий запрос, остальные запросы ждут своей очереди.

Чтобы решить эту проблему, можно:

Вынести вызов модели в отдельный поток или процесс, чтобы не блокировать основной цикл событий.
Использовать асинхронные обёртки или библиотеки, поддерживающие асинхронный вызов модели.
Организовать очередь задач и пул воркеров, которые будут обрабатывать запросы к модели параллельно.

Пример с использованием concurrent.futures.ThreadPoolExecutor для асинхронного вызова модели в Python:

import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)

def reranker_sync(input_data):
    # вызов локальной ML-модели (синхронный)
    return model.predict(input_data)

async def reranker_async(input_data):
    loop = asyncio.get_event_loop()
    result = await loop.run_in_executor(executor, reranker_sync, input_data)
    return result

Такой подход позволяет не блокировать основной асинхронный сервис и обрабатывать несколько запросов параллельно.

Если в асинхронном сервисе используется локальная ML-модель (например, реранкер), которая вызывается синхронно — какая возникает проблема и как её решить?