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最近在做机器学习系统,模型训练好了,API也开发完了,目前使用的API服务套件是:fastapi + gunicorn + docker。但是有一个问题一直没有解决,就是当API服务启用多个worker时,一个worker会加载一次模型到内存中,内存资源的消耗非常大,如果直接这样使用,会极大的提升硬件成本,随着模型的增多,API服务的资源消耗是不可想象的,所以暂停了模型优化工作,在API上线生产环
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文本分类是NLP应用领域中最常见也最重要的任务类型,也是机器学习领域的经典应用场景之一。本文通过笔者工作中的一个真实案例,讨论通过机器学习实现文本多标签分类的过程以及一些优化经验。对于文中涉及到的一些机器学习术语,如不理解其含义,可自行百度,或参考机器学习基础。案例介绍案例:试题知识点预测描述:中小学课程试题对应一个或多个知识点,现在想要通过机器学习训练出一个模型,可以通过试题文本,预测出试题知识
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