# multiprocessing
python에서 병렬연산(multiprocessing)을 사용해보자
많은 개발자들이 하는 일 중 하나는 기다리기일 것이다. 나처럼 삽질하지 말자!@@
[Dimelo Project] pm2 cluster mode session 공유 안되는 문제
https://velog.io/@suyeonpi/Dimelo-Project-nest.js-docker%EC%97%90-pm2-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0지난 내 글을 보면 pm2를 fork 모드가 아닌 cluster모드로
[파이썬] multiprocessing jupyter에서 안되면 .py로 돌려라
multiprocessing Pool, Process, Queue 기본 설명: https://m.blog.naver.com/townpharm/220951524843입력값을 process들을 건너건너 분배하여 함수 실행을 병렬화하는 편리한 수단을 제공한다 - P
Python Ray
사용성 \- 기존 코드에서 약간의 수정만으로 병렬 처리 가능 (쉽고 범용성 높음)병렬처리 고려하지 않은 함수에 decorator로 마지막에 구현 가능 @ray.remote def, class 모두 가능 Cluster 환경에서 구축 가능 \- AWS, GCP,
특정 프로세스 원할 때 중지하기
요구사항 클라이언트에서 실시간 분석할 cctv 주소를 주면 flask 서버에서 백그라운드로 처리하고, 나중에 클라이언트에서 분석을 중지하고 싶다고 요청하면 특정 cctv의 실시간 분석 작업을 중지해야한다. 기존코드 백그라운드 작업은 multiprocessing 모
python multiprocessing(3) - joblib
multiprocessing을 Joblib으로 바꿔보자joblib이란 \- python multiprocessing 모듈을 개선한 모듈경량 pipelining 을 활성화하면서 병렬 계산을 쉽게하고, 결과를 쉽게 디스크기반의 캐시로 사용할 수 있게 해준다.joblib을
python multiprocessing(2)- multiprocessing 을 이용한 원주율 추정
python multiprocessing module 을 이용하여 embarrassingly parallel(서로 통신하지 않고 문제를 독립적으로 푸는 경우)한 문제의 속도를 향상시켜보자!
python chunk implementation
긴 시간 동안 실시간으로 어떤 데이터를 로깅하려면, 적절하게 끊어서 저장해줘야 한다. 실시간으로 파일을 쓰는 것은 많은 리소스를 필요로 하고, 한번에 모아서 저장하는 것은 데이터 전체를 잃을 가능성이 크다. 그래서 Chunk라는 클래스를 만들어서, 일정 갯수 이상 데이
Python 으로 multiprocessing 을 해보자 (1)
multi processing 모듈 : process와 thread기반의 병렬처리를 사용해서 작업을 대기열에 분산시키고, 프로세스 간에 데이터를 공유할 수 있도록 함주로 단일 컴퓨터의 멀티코어 병렬처리에 초점이 맞춰져 있음 (멀티머신 x)I/O위주의 문제를 병렬화 할때
Python - MultiProcessing
AI 사업을 위해 현재 사내 데이터를 전처리하며 경도, 위도를 변환하는 작업이 있었는데 해당 작업이 시간이 굉장히 오래 걸렸고 맥북으로 하다간 3일 밤낮을 켜놔야할 느낌이 강하게 들어 python의 multiprocessing을 이용했다.이름에서 느껴지듯이 오랜시간이
Multiprocessing (feat. python)
컴퓨터가 작업을 처리하는 속도를 높여주는 방법 중 하나이다.무언가 일이 주어졌을 때 1명이 일하냐, 4명이 동시에 일하느냐에 따라 작업 처리 속도가 확연히 차이 날 것이다.우선 Multiprocessing을 사용하지 않았을 때를 살펴보자.코드결과이제 Multiproce
파이토치 멀티 프로세싱
딥러닝에서 멀티프로세싱은 연산량이 방대한 backpropagation에 주로 활용된다. 일단 pseudo code로 대충 시나리오를 보자 사실 너무 당연한 소리지만, 이렇게 해야 효율적으로 학습이 가능하다. model의 parameter 들을 공유하지 않으면 프로세
파이썬 멀티 프로세싱
멀티 스레딩은 한 사람이 여러 작업을 동시에 진행하는것과 비슷하다. 사람처럼 멀티 스레딩도 한한 번에 한 가지 일만 할 수 있다. 다만 한 작업이 뭔가를 기다리는 동안 다른 작업으로 전환하므로써 여러 일을 동시에 처리하는 것처럼 보일 뿐이다.멀티 프로세싱에서는 다수의
Multiprocessing vs. Threading in Python:
다음 글을 보고 번역한 내용입니다.https://blog.floydhub.com/multiprocessing-vs-threading-in-python-what-every-data-scientist-needs-to-know/참고https://dgkim5
tqdm을 multiprocessing과 함께 사용하기
무거운 프로세스 몇 개의 진행상황이 알고 싶을때는 tqdm-multiprocess 패키지를 써야 속도 저하 없이 진행 상태를 확인할 수 있다.위 코드는 잦은 출력 때문에 속도가 느려질 수 있으므로 global_progress.update(1000)등으로 보완해주는 것이