目前，在训练我们的 ML 模型(通过 sci-kit)以在运行时使用它们之后，我将它们保存为“.pkl”文件，并在服务器启动时将其加载到内存中。我的问题有两个:
有更好的方法来做同样的事情吗？使用最高压缩后，一个 .pkl 文件的大小达到 500MB。我可以将我的模型保存为其他更好的格式吗？
我该如何扩展它？我有很多这样的 .pkl 文件(例如，一项任务有 20 个不同语言的模型，类似地，我有 5 个这样的任务，即 ~5*20 个模型)。如果我同时加载所有此类 .pkl 文件，服务将出现 OOM。如果我根据请求加载/卸载每个 .pkl 文件，API 会变得很慢，这是 Not Acceptable 。我如何扩大规模或者选择性加载是唯一可能的解决方案？
谢谢!
最佳答案
有多种类型的模型可以在不影响性能的情况下减小其大小，例如随机森林的修剪。除此之外，在不更改模型本身(即降低其复杂性)的情况下，您可以对内存中模型的大小做很多事情。
我建议尝试 joblib 库而不是 pickle 库，在那里你可以使用“compress”参数来控制压缩的强度(代价是加载时间更长)。
另请注意，考虑到您使用的模型类型，我们也许能够为您提供更好、更具体的建议。
关于machine-learning - 许多机器学习模型 - 保存和加载，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41807232/