使用Python：Flask在AWS EC2中创建聊天机器人模型的多个图像

Question

当前

：

我有一个基本的AIML模型，在Flask中创建为API，并使用Gunicorn和Nginx托管在AWS EC2中。 AIML模型的工作方式类似于通用ML模型。

我有一个受过训练的内核（k），然后与用户进行对话。该内核存储有关用户等的信息，并根据用户先前所说的进行对话。

我正在使用Gunicorn和Nginx来运行服务器。 API是在托管于AWS EC2的Flask中创建的。

一些重要的代码。

app = Flask(__name__)     
k = aiml.Kernel()

def setup_app(app):                                                                                             
    k.bootstrap(learnFiles="std-startup.aiml",commands="load aiml b")                                                                                                                                                   
setup_app(app) 

问题：

当有2个或更多用户调用正在运行的服务器API时，我得到了相同的Kernel（k）图像，因此聊天混杂在一起，就像只有一个用户在访问一样。

但是我需要的是，在不同系统上发出的所有请求都应获得新的内核映像，而对于同一系统，对话流程应与在第一个API请求上创建的内核映像一起进行。

工作

我经历了this和this。但是没有一个解决我的问题。通常给出用于处理相同请求的解决方案。 我尝试查看run()方法，它具有某些参数，例如线程等，但是在这里，我的问题是为每个新请求分配一个新的内核映像并对其进行维护。

我知道这个问题非常简单，很多人都在使用。但是无法找到需要做什么。在AWS方面拥有多个图像还是在python方面维护并发？