我使用樸素貝葉斯算法預測句子的情緒。我正在創建一個未來使用的模型。我正在使用cpickle來保存模型。但是,當我加載和預測句子時,花費太多時間。它花費太多時間來加載.pkl文件大約是100MB。有3種型號。我在python中使用Flask微服務。因此,對於每個請求每個模型(.pkl)是負載,並給輸出。每個請求大約需要30-45秒。 def predict(sentence):
test
我想在使用wsgi的Ubuntu VPS中部署FLASK應用程序,但出現內部服務器錯誤。檢查apache.log給了我以下錯誤: No such file or directory: 'files/filesystem/filesystem.pickle'. 我的目錄樹是這個樣子下/var/www/: dmft_seacrh_engine
files
filesystem