Python 如何将spaCy模型保存到缓存？

我将spaCy与Python一起用于命名实体识别，但脚本要求每次运行时都加载模型，并需要大约1.6GB的内存来加载它。
但1.6GB并非每次运行都必不可少。

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如何将其加载到缓存或临时内存中，以使脚本运行得更快？

首先，如果您只安装NER，则可以安装解析器而不使用向量。 这可以将参数解析器提供给：

python-mspacy.en.download parser

这将阻止下载700MB+手套向量，从而减少单次运行所需的内存

那么，这取决于您对库的应用/使用情况

如果您经常调用它，最好将

spacy.load（'en'）

传递给在堆栈的开头加载的模块/类变量

这将使您的启动时间减慢一点，但spacy将准备好（在内存中）被调用

（如果启动时间是个大问题，您可以执行延迟加载）