标签： django performance nlp spacy
我正在SpaCy中从事NLP项目。我想使用Django在互联网上部署我的项目，但是我遇到了性能问题。该应用程序检查句子的语法正确性，并且一旦使用命令spacy.load（'en'）加载了ML模型，它就会很快。问题在于，加载ML模型大约需要30秒。如何保持ML模型运行，以便不必每次在服务器上收到新请求时都重新加载/重新启动它？
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一个好主意是将模型加载到settings.py文件中。
看看this项目，它是在Django的spaCy上构建的。 该项目是开源的，正在搜索的加载实用程序可用here。
希望它会有所帮助：）