Как использовать библиотеку sklearn и memcache хранилища данных вместе?

Question

У меня есть модель BallTree, обученная и сохраненная в формате рассола.

В Google App Engine sklearn не поддерживается стандартной средой Python 2. Я пробовал Cloud ML для развертывания модели, но она также не работает, поскольку Cloud ML выполняет только функцию predict(). Моя модель BallTree назовет query_radius(). Поэтому я перешел на стандартную среду Python 3, где работает sklearn.

После того, как я получу индексы от query_radius(), я каким-то образом извлеку ключ сущностей по словарю. Теперь с помощью ключей я могу получить все данные из хранилища данных.

Теперь я хочу использовать memcache для повышения скорости извлечения хранилища данных. Однако я обнаружил, что googleappengine api не работает в стандартной среде Python 3. Что я должен сделать, чтобы использовать memcache? Или у меня есть другие лучшие варианты?

Answer 1

Вы правы, что в стандартной среде Python 3 App Engine memcache не входит в комплект поставки.

Альтернатива - использовать что-то вроде Cloud Memorystore (или, на самом деле, любой размещенный на хосте продукт Redis или Memcache) и вручную подключиться к нему в вашем приложении.

Например, вот пример того, как подключиться к Memorystore из среды App Engine Flex, которая должна помочь вам начать работу: https://cloud.google.com/memorystore/docs/redis/connect-redis-instance-flex