NLP自学习平台用户输入需要调用分词接口,这样qps肯定会很高,有什么解决方案?
如果NLP自学习平台用户输入需要调用分词接口,导致qps较高,可以考虑以下解决方案:
使用缓存:对于频繁使用的分词结果,可以将其缓存起来,避免重复调用分词接口。
分布式部署:将分词接口部署在分布式集群中,可以提高并发处理能力,减轻单台机器的压力。
使用多线程:对于单台机器,可以使用多线程并发处理用户请求,提高处理效率。
调整接口限制:可以根据实际情况调整分词接口的限制,比如增加单用户的QPS限制,或者限制每个用户的请求频率。
使用第三方分词库:如果自行开发分词接口效率较低,可以考虑使用第三方高效的分词库,比如jieba、thulac等。
综上所述,可以根据实际情况选择合适的解决方案,以满足NLP自学习平台的需求。
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