Обращение за советом о том, как подойти к ситуации, в которой мы должны обучать одну и ту же простую модель (не NN) для каждого отдельного пользователя и их контент , который должен оставаться закрытым - это означает, что теоретически у меня было бы 150 000 различныхмодели для развертывания / работы параллельно (возможно, кошмар).
Возможно ли в TensorFlow обучить / заморозить эти отдельные модели полностью по отдельности, а затем загрузить + объединить их в одну большую модель для сохранения во время развертывания (поскольку обучение не требуется), которое принимает идентификатор пользователя в качестве дополнительногоinput.
Если нет, есть ли типичный подход к этой проблеме?