我通过使用flask + gunicorn部署了XGB模型，并将其发布为API。分析之后，我发现如果我在计算机上本地运行xgboost / core.py（https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/python-package/xgboost/core.py行1338）中的预测功能，则只需2毫秒，而如果我调用我的计算机，则需要200毫秒。 API。
我的XGB版本是0.81，我使用save_model（）将模型保存为二进制格式
我的计算机：cpu = 4，内存= 8G 服务器：cpu = 2，内存= 8G
似乎硬件环境没有极端差异。
我想知道是否有人知道为什么会发生