Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Сельдерей работает без брокера и бэкэнда

Я запускаю Celery на своем ноутбуке, при этом rabbitmq является брокером, а redis - серверной частью. Я просто использовал все настройки по умолчанию и запустил celery -A tasks worker --loglevel=info, потом все заработало. Рабочие могут выполнять задания, и я получаю результаты выполнения, вызывая result.get(). У меня вопрос в том, почему это работает, даже если я вообще не запускал серверы rebbitmq и redis. Аккаунты на серверах тоже не ставил. Во многих руководствах первым шагом является запуск брокера и внутренних серверов перед запуском сельдерея.

Я новичок в этих инструментах и ​​не совсем понимаю, как они работают за сценой. Любой вклад будет очень признателен. Заранее спасибо.

23.06.2015

  • CELERY_ALWAYS_EAGER установлен на True? 24.06.2015
  • @scytale Я не вижу этого поля в своей конфигурации. Вы можете объяснить, что он делает? Спасибо. 25.06.2015

Ответы:


1

Неважно. Я только что понял, что redis и rabbitmq запускаются автоматически после установки или запуска оболочки. Они должны работать, чтобы сельдерей подействовал.

25.06.2015
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..