如何解决酸洗SparkNLP BERT模型
我正在尝试创建一个相对较快的模型,该模型需要获取一组文档的单词嵌入以用于分类。现在,在Spark中,似乎最慢的部分是从spark-nlp包中加载到BertEmbeddings模型中。我知道这是因为模型很大,但是值得尝试在Spark运行时环境(例如Azure)中腌制或缓存嵌入模型吗?还是每次运行都需要一段时间才能完全加载它?
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