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Rust Async: smol源码分析-Executor篇
smol实现的executor有三类： thread-local：用于执行! 另外也提供了smol::block_on方法，来执行单个future。下面分别分析各个executor的实现细节。 smol整体结构图 ? 在实现上，这个executor并没有根据cpu的核数创建固定的工作线程，而是每个工作线程必须通过主动调用smol::run来加入工作线程。 spawn出来的task的执行通过smol::run来驱动(blocking executor自带线程池，不需要驱动)。 而目前smol采用了和tokio类似的策略，整个运行时是需要手动启用，否则会产生运行时panic，考虑到目前tokio的这个策略对新用户困扰颇多，smol估计也会有类似的问题，目前已经有人提了几个issue
1.2K20发布于 2020-05-14 - 来自专栏Rust语言学习交流
【Rust每周一库】smol - 异步rumtime
简介 smol是一个轻量而高效的异步runtime。它采用了对标准库进行扩展的方式，整个runtime只有大约1500行代码。作者stjepang大神是大名鼎鼎crossbeam的作者。 而他之前参与tokio和async-std的开发的经验和思考，产生出了从头开始构建的smol这个库。 实际上在达到和tokio以及async-std相似的性能的前提下，smol代码短线精悍，完全没有依赖mio库，API更加简单，并且没有unsafe代码！而且，它还兼容tokio和async-std。 ; Ok(()) } fn main() -> io::Result<()> { smol::run(async { // 创建listener let = smol::reader(std::io::stdin()); let mut stdout = smol::writer(std::io::stdout());
1.3K50发布于 2020-05-14 - 来自专栏Rust语言学习交流
【Rust日报】2020-04-27 - smol异步库，teleforking, traits
smol - 一个快捷有短小精悍的Rust异步运行环境库) smol (@stjepang) - A small and fast async runtime for Rust https://github.com /stjepang/smol 这个运行环境库扩展了rust语言标准类库 并结合了异步机制，仅用1500行代码写成！ Timers计时器 代码例子：需要在examples文件夹中来运行，具体例子执行如下 -- $ cd examples$ ls$ cargo run --example ctrl-c 兼容性：看这些例子可以明白smol 是怎么可以跟别的异步运行库混用的，包括： async-std,tokio, surf, reqwest 其中有一个非常重要的功能可以无缝的集成全部使用tokio作为依赖的库包，它创建一个global tokio运行库并在smol 里面直接设置内容， 可以通过下面的方式激活这个功能： [dependencies]smol = { version = "0.1", features = ["tokio02"] } 下面是文档生成方式
87510发布于 2020-05-04 - 来自专栏艺述论专栏
Bun 介绍：bun 到底会吃掉多少内存？为何一个不大的博客程序就能吃掉700+MB内存?
bun 有一个参数--smol，官方文档说如果加上这个参数，可以少占用内存。这让我怀疑 bun 在各方面之所以速度表现优秀，在于它大量采用了“空间换时间”的优化策略，它在运行之后，内存占用必定很多。 我分别添加--smol 参数与不添加参数，做两次测试，发现内存变化寥寥无几。看来使用 smol 参数与否，并没有明显影响内存占用啊。 也可能是当前这个只打印一行“hello world”的程序太简单了，下面我换一个稍微复杂的博客程序进行测试，首次是一般模式： 使用了 bun，未启用 smol 占用了约 730MB 内存了，好家伙， 然后看启用了 smol 模式的内存占用： 启用了 smol 占用了约 722MB 内存！我不能说 smol 这个参数没有作用，毕竟同样的项目是少了几 MB 的。但减少的实在太少了。 为什么别的运行时都没有 smol 参数，bun 为什么专门搞一个 smol 参数？它大概也预感到了它需要这个东西。
2.4K40编辑于 2023-09-25 - 来自专栏开源服务指南
Notion 的开源替代品：AppFlowy 助你掌控数据隐私 | 开源日报 No.177
以下是该项目的核心优势： 提供全面指南 深入讲解不同方法论 包含大量可执行 Jupyter Notebooks 以及相关资料 有一些专题还包括与之相关的 Microsoft Learn 模块 smol-ai /developerhttps://github.com/smol-ai/developer Stars: 11.3k License: MIT smol developer 是一个 “初级开发人员” 代理 (即 smol dev)，它可以： 根据给定产品规范为您搭建整个代码库；或者为您提供基本构建模块，使得在自己的应用程序中拥有一个小型开发者。 但仍然注重于人类开发者 新增 Library mode，让用户将 “smol developer” 添加到他们自己的项目里 支持 API mode (via Agent Protocol)，允许用户调用
1.3K10编辑于 2024-02-26 async-std 创建者对于最近“项目是否已死？”，移除对其支持等的答复
smol 和 async-std，实质是近乎一个团队的贡献。起初 stjepang 启动了 smol-rs 项目，目标是使 async-std 灵活的内部设计，可以供其它运行时重用。 后来，async-std 的基础核心，也是基于 smol 的；而 smol 的则直接用到了 async-std 团队创建的 surf、tide 等。 glommio。 smol 在 1 月份做了一次更新，所以虽然进度缓慢，但一直在推动。
2.2K30编辑于 2022-09-01- 来自专栏Rust语言学习交流
【Rust日报】2020-08-08：用rust制作的一个Taskwarrior终端用户界面
https://morestina.net/blog/1432/parallel-stream-processing-with-rayon https://github.com/rayon-rs/rayon smol vs tokio vs async-std Hello，与tokio和async-std相比，我试图更好地了解smol（和相关依赖包）背后的动机。 https://www.reddit.com/r/rust/comments/i5hppj/smol_vs_tokio_vs_asyncstd/ From 日报小组 TOM 社区学习交流平台订阅： Rustcc
1.6K30发布于 2020-08-11 - 来自专栏Rust语言学习交流
【Rust日报】2022-04-24 redb：嵌入式DB
/blob/master/docs/design.md GitHub：https://github.com/cberner/redb Rust异步框架评测 主要对 async_std，Tokio 和 smol 结论如下： async_std 和 smol 非常接近标准库，并在某些负载上更优。 Tokio 似乎受到 CPU-bound（Rust）异步任务的不利影响。 async_std：https://async.rs/ Tokio：https://tokio.rs/ smol：https://github.com/smol-rs/smol 文章链接：https:/
92920编辑于 2022-06-10 - 来自专栏机器学习与统计学
最好的大模型训练、微调教程.PDF
周末认真看了一个Huggingface上的热门教程 《构建世界级语言模型的实战指南：先进语言模型训练背后的挑战、决策与现实》：https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/smol-training-playbook ，全英 我是配合使用沉浸式翻译阅读的，之前我介绍过 全方位拥抱 DeepSeek，本地部署、AI编程、辅助写作、网页/PDF全文_翻译_ 它也有PDF版本：https://huggingfacetb-smol-training-playbook.hf.space /the-smol-training-playbook-the-secrets-to-building-world-class-llms.pdf 我本想翻译，但是即便是网页版全文翻也非常慢，token消耗太多了
19410编辑于 2025-11-20 - 来自专栏Rust语言学习交流
【Rust日报】2020-11-07 Rust 异步架构图
网站链接，https://rustfest.global/ 播放链接，https://watch.rustfest.global/ Rust 异步架构图 关于Tokio，async-std，smol的异步架构图片链接 lesterli/blockchain/master/images/rust/async.png），另附一篇帖子（链接：https://www.reddit.com/r/rust/comments/i5hppj/smol_vs_tokio_vs_asyncstd
96220发布于 2020-11-16 - 来自专栏欢迎加入非凸科技
Rust异步框架的性能评估
Zenoh官方评估了三个异步框架(async_std/Tokio/smol)在异步网络上的性能。对每一种方法进行评估，并与Rust标准库提供的等效同步原语提供的基线性能进行比较。 评估显示，async_std和smol非常接近标准库，并且在某些工作负载上优于标准库。另一方面，Tokio似乎很快就达到了它的极限，即100 msg/s时达到18µs，并且TCP和UDP之间没有差异。
1.2K20编辑于 2022-04-22 - 来自专栏山行AI
盘一盘可以给开发人员提效的人工智能/AI开发者工具
代理 •Smol Developer[36] — 通过CLI代理根据提示生成存储库。使用OpenAI和Anthropic。•Aider[37] — 通过CLI助手和代理生成更改和提交到存储库。 支持Smol Developer[60]。•Morph Rift[61] — 开源的VS Code扩展，允许合并代码生成代理的输出。 34] AskCommand: https://www.askcommand.cppexpert.online/ [35] Butterfish: https://butterfi.sh/ [36] Smol Developer: https://github.com/smol-ai/developer [37] Aider: https://github.com/paul-gauthier/aider [ Developer: https://github.com/smol-ai/developer [61] Morph Rift: https://github.com/morph-labs/rift
1.2K11编辑于 2023-09-08 - 来自专栏Rust语言学习交流
【Rust日报】2021-06-07 是什么让 Rust 撩动了我
可以运行在tokio, async-std, 或者smol上. 用起来就像下面一样简单. fn main() { trillium_smol::run(|conn: trillium::Conn| async move { conn.ok("
62230发布于 2021-06-16 - 来自专栏开源服务指南
Godot Engine：跨平台游戏开发的新境界 | 开源日报 No.92
smol-ai/GodMode[6] Stars: 3.6k License: MIT picture 这个项目是一个专用的聊天浏览器，只做一件事：通过单个键盘快捷方式 (Cmd+Shift+G) 帮助您快速访问 Significant-Gravitas/Auto-GPT-Plugins: https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT-Plugins [6] smol-ai /GodMode: https://github.com/smol-ai/GodMode
2.1K10编辑于 2023-11-24 - 来自专栏TensorFlow从0到N + Rust
【译文】Rust异步生态系统
smol：一个小且简单的异步运行时。提供可用于包装UnixStream或TcpListener此类的结构的Async特质。 fuchsia-async：在Fuchsia操作系统中使用的执行器。 它本身与async-std和smol不兼容，它们依赖于[async-executor 板条箱](https://docs.rs/async-executor)以及在futures中定义的AsyncRead
1.3K30发布于 2021-01-05 - 来自专栏Rust语言学习交流
【Rust日报】2022-04-19 Rust异步框架的性能评估
async_std的异步零开销发布/订阅、存储/查询和计算框架，Zenoh是用Rust编写的，它利用异步特性来实现高性能和可扩展性； 在这篇博客中，Zenoh官方评估了三个异步框架(async_std/Tokio/smol 评估显示，async_std和smol非常接近标准库，并且在某些工作负载上优于标准库。另一方面，Tokio似乎很快就达到了它的极限，即100 msg/s时达到18µs，并且TCP和UDP之间没有差异。
83930编辑于 2022-06-10 - 来自专栏开源服务指南
开源日报 0821：帮你修复老旧照片
支持多种数据格式 可以通过 #[derive(Serialize, Deserialize)] 来设置自动派生 提供了示例代码和 API 文档 smol-ai/GodMode[7] Stars: 854 microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life [6] serde-rs/serde: https://github.com/serde-rs/serde [7] smol-ai /GodMode: https://github.com/smol-ai/GodMode
55230编辑于 2023-09-02 - 来自专栏AI SPPECH
SmolVLM：多模态小型模型的设计与实现
/smolvlm-700m") processor = AutoProcessor.from_pretrained("smol-vlm/smolvlm-700m") # 转换为TorchScript /smolvlm-700m") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("smol-vlm/smolvlm-700m") # 设置为评估模式 model.eval /smolvlm-700m") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("smol-vlm/smolvlm-700m") # 设置为评估模式 model.eval from PIL import Image import os import glob # 加载处理器和模型 processor = AutoProcessor.from_pretrained("smol-vlm /smolvlm-700m") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("smol-vlm/smolvlm-700m") # 设置为评估模式 model.eval
33811编辑于 2025-11-16 - 来自专栏山行AI
gpt-pilot——利用AI写代码的开发利器
GPT Pilot与Smol developer和GPT engineer有何不同？ : https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot#-how-gpt-pilot-works [10] GPT Pilot 与 Smol developer 和 GPT : https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot#hows-gpt-pilot-different-from-smol-developer-and-gpt-engineer -how-gpt-pilot-works [32] : https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot#hows-gpt-pilot-different-from-smol-developer-and-gpt-engineer
1.4K20编辑于 2024-03-19 - 来自专栏开源服务指南
百花齐放：解锁大型语言模型的潜力
OpenAI ChatGPT API一样调用Claude API 支持流式响应 支持claude-v1.3、claude-v1.3-100k模型 可通过Cloudflare Workers或Docker部署 smol-ai
29520编辑于 2023-09-21
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