multiprocessing_pool

multiprocessing.Pool crea procesos Python separados que evitan el GIL, permitiendo paralelismo real para tareas CPU-bound como procesamiento de imagen, OCR y análisis de textura.

When to use

Usar en el worker_pool_agent para tareas CPU-bound que no requieren GPU: procesamiento de documentos, ELA, análisis de textura, normalización OCR. Los workers GPU usan CUDA streams en su lugar.

Instructions

1. Configurar Celery con prefork pool (por defecto):

   app.conf.worker_pool = 'prefork'
   app.conf.worker_concurrency = os.cpu_count()
   

2. Para tareas fuera de Celery:

   from multiprocessing import Pool
   with Pool(processes=4) as pool:
       results = pool.map(process_document, images)
   

3. Configurar maxtasksperchild=100 para evitar memory leaks.
4. Usar concurrent.futures.ProcessPoolExecutor como alternativa moderna.
5. No compartir modelos ML entre procesos; cada proceso carga su propia copia.
6. Configurar worker_max_memory_per_child = 200000 (KB) para auto-restart.

Notes

• El prefork pool de Celery ya usa multiprocessing internamente; no crear pools adicionales dentro de tasks.
• Para I/O-bound tasks, usar gevent o eventlet pool en lugar de prefork.
• El número de workers CPU debe ser <= número de cores disponibles.