Video Management API - slow video processing inside container on MacBook
Los mantenedores suelen responder en 1 día
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- docker, python
- Área
- api, computer-vision, performance
Línea de trabajo
Comienza con inference/core/interfaces/stream/model_handlers/workflows.py y la ruta referenciada de WorkflowRunner.run_workflow(...). Compara la latencia reportada de InferencePipeline en bare metal con la ruta de la API en contenedor e investiga el comportamiento de CPU al 100 % en un MacBook; se considera terminado cuando el contenedor ya no muestre la ralentización del procesamiento ni el agotamiento de CPU reportados.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Search before asking
- I have searched the Inference issues and found no similar bug report.
Bug
The same workflow tested, reporting only latency for single frame processing inside WorkflowRunner.run_workflow(...) function:
MacBook, bare metal in script using InferencePipeline directly - ~40ms
MacBook, inside docker container, behind API - ~110ms
MacBook dies - 100% CPU utilisation when InferencePipeline is running inside container 😢
Environment
No response
Minimal Reproducible Example
No response
Additional
No response
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- Yes I'd like to help by submitting a PR!
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 2.5k
- Forks
- 340
- Merge medio
- 2 d 11 h
- PR fusionados (30 d)
- 92
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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