Video Management API - slow video processing inside container on MacBook

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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
docker, python

Direzione di ricerca

Inizia da inference/core/interfaces/stream/model_handlers/workflows.py e dal percorso referenziato di WorkflowRunner.run_workflow(...). Confronta la latenza bare-metal segnalata di InferencePipeline con il percorso dell’API containerizzato e analizza il comportamento della CPU al 100% su un MacBook; il lavoro è concluso quando il container non mostra più il rallentamento dell’elaborazione o l’esaurimento della CPU segnalati.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

bug Video Management API issues
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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Lingua principale
Python
Stelle
2.5k
Fork
340
Merge medio
2g 11h
PR unite (30g)
92

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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