Как хостить телеграм-бота (и другие скрипты на Python) на Repl.it бесплатно 24/7

Тоже столкнулся с такой проблемой. Починил двумя действиями:

1. Заменил bot.polling(none_stop=True) на bot.infinity_polling(none_stop=True)

2. Как и порекомендовал @Stepan_Burmistrovсделал связку между ответом от flask и работой бота через bot.get_me()

В итоге мой main.py выглядит примерно так:

import pip
#pip.main(['install', 'pytelegrambotapi'])

import myBot # тут описана вся работа бота и в конце он запускается в отдельном потоке
from flask import Flask
app = Flask('')

@app.route('/')
def home():
    if myBot.bot_check():
        return "I'm alive and bot is checked"
    else:
        print("Problems with bot")

app.run(host='0.0.0.0', port=80)

Запуск самого бота происходит в myBot.py:

import telebot as tg
import threading

bot = tg.TeleBot(os.getenv("MY_BOT_TOKEN"))

def bot_check():
    return bot.get_me()

def bot_runner():
    bot.infinity_polling(none_stop=True)

t = threading.Thread(target=bot_runner)
t.start()

В такой конфигурации всё вроде работает стабильно.

Видеоаналитика на взрывоопасном заводе площадью в 700 футбольных полей

Спасибо за идею для ещё одного поста :)

Видеоаналитика на взрывоопасном заводе площадью в 700 футбольных полей

Конкретно загоняли ssd, yolov5, unet, lstm, бинарную классификацию. окончательный перфоманс зависит от конкретного кейса. Из не очень ускоряемых - локальный прогон на ноуте yolov5 через торч занимет 0.1с, а через openvino 0.04с.

Видеоаналитика на взрывоопасном заводе площадью в 700 футбольных полей

Данные преимущественно размечаем внутри команды разработки. Датасет готовит тот же человек, который потом обучает на нём модель. Часто для разметки привлекаем коллег с производства, которые глубоко понимают технологический процесс.

Видеоаналитика в нефтехимии

Спасибо! Но у FFT, на сколько я понял, источником данных является кабель. В нашем же случае мы в первую очередь опираемся на видеопоток, а источники в виде датчиков идут во вторую очередь.