Application collaborative du cache de fonctions Golang et de l'apprentissage automatique

Dans l'apprentissage automatique, la mise en cache des fonctions peut réduire considérablement la prédiction du modèle et le temps de formation. Les bibliothèques de mise en cache de fonctions Golang couramment utilisées incluent le client Memcached, le client Redis et le cache de mémoire locale BigCache. En stockant les résultats des appels de fonction dans le cache, la fonction peut obtenir les résultats directement à partir du cache sans réexécution, améliorant ainsi l'efficacité d'exécution, réduisant la charge du serveur et raccourcissant le temps de réponse. Cependant, il convient de noter que la fonction mise en cache doit être déterministe et que la taille du cache doit être ajustée en fonction des besoins réels pour éviter une consommation excessive de mémoire.

Application coopérative du cache de fonctions Golang et de l'apprentissage automatique

Dans le développement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique, l'optimisation des performances est cruciale. La mise en cache des fonctions est une technologie qui améliore l’efficacité de l’exécution des fonctions, ce qui peut réduire considérablement le temps de prédiction du modèle.

Principe de la mise en cache des fonctions

Le principe de base de la mise en cache des fonctions est de stocker le résultat d'un appel de fonction en mémoire, de sorte que lorsque la fonction est à nouveau appelée, elle puisse obtenir le résultat directement du cache sans ré-exécuter la fonction. Bibliothèque de cache de fonctions Golang / go-redis/redis

 : Client Redis

github.com/allegro/bigcache

 : cache mémoire locale

• Cas pratique
Ce qui suit est une utilisation [github.com/allegro/bigcache](https : //github.com/allegro/bigcache) Cas pratique d'implémentation du cache de fonctions Golang :

• package main
  
  import (
      "context"
      "time"
  
      "github.com/allegro/bigcache"
  )
  
  // 这是一个要缓存的函数
  func myFunc(value string) string {
      return "result: " + value
  }
  
  func main() {
      // 创建缓存实例
      cache, err := bigcache.NewBigCache(bigcache.DefaultConfig(time.Minute))
      if err != nil {
          panic(err)
      }
  
      // 设置缓存键值
      if err = cache.Set("my_key", myFunc("cached_value")); err != nil {
          panic(err)
      }
  
      // 从缓存中获取值
      value, err := cache.Get("my_key")
      if err == bigcache.ErrEntryNotFound {
          // 缓存中没有找到值，重新执行函数并缓存结果
          value, err = myFunc("uncached_value")
          if err != nil {
              panic(err)
          }
          if err = cache.Set("my_key", value); err != nil {
              panic(err)
          }
      } else if err != nil {
          panic(err)
      }
  
      // 使用缓存后的值
      println(string(value))
  
      // 使用 context 进行缓存清理
      ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second*10)
      defer cancel()
      cache.Delete("my_key")
  }

  Application en machine learning
• En machine learning, le cache de fonctions peut être utilisé pour :

Cache les résultats de prédiction du modélisez, réduisant ainsi le temps d'appel du modèle

Mettez en cache les résultats de prétraitement de l'ensemble de données de formation du modèle, accélérant ainsi la formation

Mettez en cache les résultats d'optimisation des hyperparamètres du modèle, accélérant ainsi le processus d'ajustement des paramètres du modèle

Avantages

Améliorer l'efficacité de l'exécution

• Réduire la charge du serveur
• Raccourcir le temps de réponse

Remarques

Les fonctions mises en cache doivent être déterministes, c'est-à-dire qu'une entrée donnée produit toujours le même résultat.

• La taille du cache doit être ajustée en fonction des besoins réels.
• Une mise en cache excessive peut entraîner une consommation accrue de mémoire.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!