Я тренирую классификатор CRF, используя sklearn_crfsuite. Однако мой набор данных очень большой, и обучение с использованием всего набора данных занимает память. Есть ли способ обучать CRF партиями (скажем, размером 10% - 10 раз), где я буду сохранять модель после каждой партии, очищать память, загружать следующие 10% набора данных и переобучать модель.