标签： python
我正在其中具有不同类型任务的脚本中运行scheduler。这些任务正在使用经过训练的ML模型。这样我就设法在主脚本中加载了一次模型。然后将其传递给任务运行。
但是它有点变得复杂并且难以维护。所以我想，如果我使用flask在本地主机中运行另一个类似于API的脚本并在那里运行模型，该怎么办？然后，只需在我需要使用模型的任何时间和任何地方（在本地计算机中）向其发布请求即可。
这是一种整洁，专业的解决方案吗？
我不知道SO是否是问这个问题的合适地点，但我无法在其他地方弄清楚。谢谢。