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python - 通过机器学习服务加速执行 Python 脚本的 SQL 过程

问题描述

我有一个 SQL 程序，我的网站每天调用它数千次。该过程执行 Python 脚本。我的问题是执行时间太长（大约 6 秒），超过一半的运行时间用于导入库和加载对象以供脚本使用。

exec sp_execute_external_script  

    @language =N'Python',

    @script=N'
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
import joblib

count_vect = joblib.load(''count_vect_V2.sav'')
tfidf_transformer = joblib.load(''tfidf_transformer_V2.sav'')
model_svm = joblib.load(''cs_svm_V2.sav'')
model_rf = joblib.load(''cs_rf_V2.sav'')
model_nb = joblib.load(''cs_nb_V2.sav'')
model_nn = joblib.load(''cs_nn_V2.sav'')
model_ensemble = joblib.load(''cs_ensemble_V2.sav'')

#Do something below


#End of doing something
    '

是否有存储这些对象/库供我的代码访问的解决方案，这样我就不必在每次运行脚本时都加载它们？

标签： pythonsqlsql-server

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