შესაძლებელია თუ არა Python-ის ასინქრონულ კოდში race condition-ის წარმოქმნა?
Python
რამდენი დოკუმენტი მოიპოვეს ძიების დროს? იყო რერანკინგი?
როგორ შეფასდა RAG სისტემის მუშაობის ხარისხი?
როგორ მუშაობდა სემანტიკური ქეში Redis-ში?
როგორ მონიტორინგიეთ სერვისის მუშაობა? რა უყურეთ Grafana-ში?
რა კიდევ შეიძლება ოპტიმიზაცია იყოს predict მეთოდში? (ყოველ ჯერზე DataFrame-ის შექმნა)
რატომ არის უკეთესი გამოიყენოთ POST, ვიდრე GET ამ ბოლო წერტილისთვის?
როგორ დავტვირთოთ სერვისი ისე, რომ სინქრონული CPU-მისია (წინასწარმეტყველების მოდელი) არ დაბლოკოს FastAPI-ის event loop-ს?
FastAPI-ზე დაწერეთ ვებ სერვისი, რომელიც იღებს POST მოთხოვნას მონაცემებით (შემოსავალი, ასაკი, სესხის თანხა) და აბრუნებს ML მოდელის წინასწარ პროგნოზს (სესხის დამტკიცება)
RAG სისტემის მთლიანი პაიპლაინი გვითხარი: რა დოკუმენტები გამოიყენეს, როგორ ჩაიტანეს და დამუშავდნენ?
რა არის Singleton და როგორ გამოიყენოთ მას მოდელის ჩატვირთვისთვის? რა უარყოფითი მხარეები აქვს Singleton-ს?
რამდენი დრო დასჭირდა მთელ RAG pipeline-ს მოთხოვნიდან პასუხამდე?
როგორ აიტვირთა დოკუმენტები ვექტორულ მონაცემთა ბაზაში? როგორ მოხდა chunking-ის პროცესი?
თუ ასინქრონულ სერვისში გამოიყენება ადგილობრივი ML-მოდელი (მაგალითად, reranker), რომელიც სინქრონულად იძახება, რა პრობლემა წარმოიქმნება და როგორ უნდა გადაწყდეს?
როგორ მიიღეს ემბედინგები? რომელ მოდელით და როგორ დაიწყო მუშაობა?
როგორ მუშაობს მრავალმხრივი Python-ში GIL-ის გათვალისწინებით? რა განსხვავებაა ნაკადებსა და პროცესებს შორის?