Redis缓存实现模型参数保存（模型参数保存 redis）

  缓存（caching）技术是现代互联网企业的核心支撑之一，其不断的发展，使得缓存的类型和功能也发生了比较大的变化，这使得缓存在解决容量、性能和延迟上发挥着越来越重要的作用。Redis作为一款非常流行的键值对类型缓存系统，受到了广大开发者的青睐。Redis拥有较高的性能，提供了完整的数据类型支持，使得其在存储和检索大量的数据方面有着很强的能力。

  Redis在机器学习领域也被大量应用，比如在深度学习过程中，可以使用Redis来保存模型参数，从而实现模型参数的集中式存储。在使用Redis进行模型参数保存时，只需要安装Redis服务端和客户端，然后在需要保存模型参数的地方，使用Redis客户端即可实现模型参数的存取操作，无需专门实现一套分布式架构来保存模型参数，从而大大降低了开发成本。

# 建立Redis连接
import redis

# 链接Redis，初始化
redis_connect = redis.Redis(host='127.0.0.1', port='6379', db=0)
# 将模型参数存入Redis
redis_connect.set('parameter', parameter)
# 从Redis中获取模型参数
parameter = redis_connect.get('parameter')

  另外，Redis也支持模型参数存储的热更新，即在存储模型参数的同时，就可以把定时更新的模型参数也支持存储，并且可以随时获取，可以有效的应付模型参数的实时更新，从而提高模型的能力。

  Redis是机器学习模型参数保存的首选方案，其强大的支持性、高性能以及完备的使用方式，让Redis能够在机器学习领域发挥很大的作用，而且操作起来也具有很强的便捷性，只需要简单的代码即可实现机器学习模型参数的保存和获取，十分方便和实用。