如何优雅的把 numpy 向量数组的结果放到服务器的内存中

[sunhk25]

Flask 的 uwsgi 服务器，做文章相似检索。

• 250 维空间(float16)*100 万的语句大小有 1GB 左右，经测试有如下结果：
• structpack < numpy < pickle < mongo.GridFS
• numpy 数组的保存和读取效率可以说最佳，save：1.5s ，load：0.35s 。
  • uwsgi 的缓存机制和 numpy 的效果差不多
• 可以通过一定程度的降维来减小向量文件的大小，然而每次请求来的时候都需 load 处理，
• 不知道 uwsgi 服务器能不能把要计算的内容事先读到内存，然后每次请求时拿过来直接计算？

[arrow8899]

https://uwsgi-docs.readthedocs.io/en/latest/Caching.html

[sunhk25]

@arrow8899 这个需要研究一下，看看跟我用的缓存机制是否一样