joblib是否优化了常用参数或对象的反序列化？

Question

我具有两个参数的功能，其中一个参数在许多并行调用中是相同的（并且很大），而另一个则很小且变化很大。

例如：

def predict(model, target):
    return model.something(target)

model = train_my_model()
results = Parallel()(delayed(predict)(model, x) for x in range(100))

它将为我的100个model中的每个值重新反序列化x，还是Joblib会认识到它是同一对象并重用以前的序列化/反序列化，否则model将每次通话都重新序列化吗？