如何为预训练模型应用烧瓶缓存？

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如何解决如何为预训练模型应用烧瓶缓存？？

开发过程中遇到如何为预训练模型应用烧瓶缓存？的问题如何解决？下面主要结合日常开发的经验，给出你关于如何为预训练模型应用烧瓶缓存？的解决方法建议，希望对你解决如何为预训练模型应用烧瓶缓存？有所启发或帮助；

我有一个flask_restful API。我将结构分为几个部分，例如：

    app:
     -API.py
     -resources
       --resource1.py
       --resource2.py

resource1 文件的结构如下：

class Func(Resource):
    def __init__(self):
        model = some_module.from_pretrained("xyz")
        model.eval()
        model.to(self.device)
        self.model = model
    def post(self):
        #taking some input to be eavaluated
        output = fun1(self.model,input//) //fun1 is already defined function 
        return processed output

API 文件是这样的：

#importing requirements
app = Flask(__name__)
API = API(app)
cache.init_app(app)
API.add_resource(Func,'/output')
if __name__ == "__main__":
    app.run(port='5000',deBUG = True)

我想为模型使用缓存。我关注了几篇文章，但我无法正确实现它，所以如果有人能给出解决方案，那将会很有帮助。

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

大佬总结

以上是大佬教程为你收集整理的如何为预训练模型应用烧瓶缓存？全部内容，希望文章能够帮你解决如何为预训练模型应用烧瓶缓存？所遇到的程序开发问题。

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