我使用 Python (sk-learn) 训练了一个 ML 学习模型，我想将其托管在网络上，以便用户可以根据他们的输入进行预测。到目前为止，我设法在一个简单的 NodeJS / Express Web 应用程序中使用 Heroku 部署它。我正在使用 ChildProcess 从 Node.js 触发 Python 进程。但是，这工作得相当慢（约 5 秒）。我认为这是因为模型必须在每次请求时一次又一次地加载。
在将 Node 保留在堆栈中的同时，我可以做些什么来改进此设置？
或者是否有必要切换到 Flask 之类的东西，以便一切都在 Python 中，并且模型可以在启动时加载？（这里建议的是：Sklearn 模型（Python）与 NodeJS（Express）：如何连接两者？）
更新 我切换到 Flask，一方面解决了重新加载的问题，但也表明我的模型（随机森林）需要太多内存才能在 Heroku 上舒适地运行。这是一个新问题。