Video Management API - slow video processing inside container on MacBook
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- docker, python
調査の方向性
inference/core/interfaces/stream/model_handlers/workflows.py と、参照されている WorkflowRunner.run_workflow(...) のパスから始めます。報告されている bare-metal の InferencePipeline のレイテンシーとコンテナ化された API パスを比較し、MacBook で CPU 使用率が 100% になる挙動を調査します。完了の条件は、コンテナで報告されている処理の遅延や CPU の枯渇が発生しなくなることです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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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- 主要言語
- Python
- スター
- 2.5k
- フォーク
- 340
- 平均マージ
- 2日 11時間
- マージ済み PR（30日）
- 92
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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Allow Pillow 13 in inference-sdk再び着手できるかも このイシューのプルリクエストはマージされずにクローズされました。 オープンbug
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