Aplikasi kolaboratif cache fungsi golang dan pembelajaran mesin

Dalam pembelajaran mesin, caching fungsi boleh mengurangkan ramalan model dan masa latihan dengan ketara. Perpustakaan caching fungsi Golang yang biasa digunakan termasuk klien Memcached, klien Redis dan cache memori tempatan BigCache. Dengan menyimpan hasil panggilan fungsi dalam cache, fungsi boleh mendapatkan keputusan terus daripada cache tanpa melaksanakan semula, dengan itu meningkatkan kecekapan pelaksanaan, mengurangkan beban pelayan dan memendekkan masa tindak balas. Walau bagaimanapun, perlu diingatkan bahawa fungsi cache mestilah bersifat deterministik, dan saiz cache harus diselaraskan mengikut keperluan sebenar untuk mengelakkan penggunaan memori yang berlebihan.

Aplikasi kerjasama cache fungsi Golang dan pembelajaran mesin

Dalam pembangunan dan penggunaan model pembelajaran mesin, pengoptimuman prestasi adalah penting. Caching fungsi ialah teknologi yang meningkatkan kecekapan pelaksanaan fungsi, yang boleh memendekkan masa ramalan model dengan ketara.

Prinsip caching fungsi

Prinsip asas caching fungsi adalah untuk menyimpan hasil panggilan fungsi dalam ingatan, supaya apabila fungsi dipanggil semula, ia boleh mendapatkan hasil terus dari cache tanpa melaksanakan semula fungsinya.

Pustaka cache fungsi Golang

Di Golang, terdapat pelbagai pustaka cache fungsi untuk dipilih, yang biasa digunakan ialah:

• github.com/bradfitz/gomemcache: Memcached client
• / go-redis/redis: Redis client
• github.com/allegro/bigcache: local memory cache

Kes praktikal

Yang berikut ialah penggunaan [github.com/allegro] : //github.com/allegro/bigcache) Kes praktikal untuk melaksanakan cache fungsi 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")
}

Aplikasi dalam pembelajaran mesin

Dalam pembelajaran mesin, cache fungsi boleh digunakan untuk:

• Cache hasil ramalan model, dengan itu mengurangkan masa panggilan model
• Cache hasil prapemprosesan set data latihan model, dengan itu mempercepatkan latihan
• Cache hasil pengoptimuman hiperparameter model, dengan itu mempercepatkan proses pelarasan parameter model

Kelebihan

• Meningkatkan kecekapan pelaksanaan
• Mengurangkan beban pelayan
• Mengurangkan masa respons

Nota

• Mengurangkan beban pelayan
• Mengurangkan masa tindak balas

Nota🎜🎜🎜🎜Menghasilkan input yang dicache, yang menghasilkan input yang sama. 🎜🎜Saiz cache hendaklah dilaraskan mengikut keperluan sebenar. 🎜🎜Caching yang berlebihan boleh menyebabkan penggunaan memori meningkat. 🎜🎜

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi kolaboratif cache fungsi golang dan pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!