机器学习PAI目前主要是预测部分，我们输入特征100个左右，所以想了解下其他同学是咋用的？
机器学习PAI目前主要是预测部分，我们输入特征100个左右，在go和c++里都实现了一版循环调用process方法（cogo模式调用serving/processor/serving/processor.cc），每单条数据需要耗时6ms左右，循环50条数据需要300ms左右，我们线上通过tfgo批量预测50条平响在11ms，性能差异比较大，想了解下怎么提升预测性能？当然可能是我们的测试代码不对，也可能是我们用法不对，所以想了解下其他同学是咋用的？
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