假设我们对模型进行了训练/测试，发现模型很好，然后将训练好的模型保存在文件系统中。
所有这些，使用spark和spark ML lib。 （python）
1）我们如何开始在生产中使用此模型来处理实际需求并进行预测？我们是否可以使用相同的Spark集群（我的意思是将模型加载到另一个Spark应用中，并使用该模型处理在线请求）？
2）我们是否应该同时对更现代的数据进行训练/测试，并偶尔“刷新”我们在生产中使用的模型？ 那是可以接受的解决方案吗？
3）恐怕python的在线/生产性能可能会很低，那么有没有办法加快生产中的执行速度？我的意思是训练有素的模型，可以将它转移到C还是以其他方式“提高速度”？
谢谢