如何使用 flask 缓存机器学习 model

Question

我正在创建一个 API 以获取一些参数，并基于这些参数创建 model 的完整路径。 如您所知，当服务器第一次运行时，我无法加载所有模型。 我正在尝试flask-caching ，但它呈现相同的结果（第一个结果）。 这是我想做的事情：

from flask_caching import Cache

config = {
"DEBUG": True,          
"CACHE_TYPE": "filesystem",
"CACHE_DEFAULT_TIMEOUT": 900,
'CACHE_DIR': '/src/tmp'
}

app.config.from_mapping(config)
cache = Cache(app)


@app.route("/my_api_link/", methods=["POST"])
@cache.memoize(950) # about 15 mins
def test_model():
    data = request.get_json()
    model = Model.load("model_path")

但是，当我测试我的 function 时，它返回了相同的结果。 显然，它是在记住第一个命中而不是在test_model方法中加载的 model。 知道如何让我的代码运行。

Answer 1

我正在创建一个 API 以获取一些参数，并基于这些参数创建 model 的完整路径。 如您所知，当服务器第一次运行时，我无法加载所有模型。 我正在尝试flask-caching ，但它呈现相同的结果（第一个结果）。 这是我想做的事情：

from flask_caching import Cache

config = {
"DEBUG": True,          
"CACHE_TYPE": "filesystem",
"CACHE_DEFAULT_TIMEOUT": 900,
'CACHE_DIR': '/src/tmp'
}

app.config.from_mapping(config)
cache = Cache(app)


@app.route("/my_api_link/", methods=["POST"])
@cache.memoize(950) # about 15 mins
def test_model():
    data = request.get_json()
    model = Model.load("model_path")

但是，当我测试我的 function 时，它返回了相同的结果。 显然，它是在记住第一个命中而不是在test_model方法中加载的 model。 知道如何让我的代码运行。