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Flask 的 uwsgi 服务器，做文章相似检索。
- 250 维空间(float16)*100 万的语句大小有 1GB 左右，经测试有如下结果：
- structpack < numpy < pickle < mongo.GridFS
- numpy 数组的保存和读取效率可以说最佳，save：1.5s ，load：0.35s 。
- uwsgi 的缓存机制和 numpy 的效果差不多
- 可以通过一定程度的降维来减小向量文件的大小，然而每次请求来的时候都需 load 处理，
- 不知道 uwsgi 服务器能不能把要计算的内容事先读到内存，然后每次请求时拿过来直接计算？
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