各位前輩好:
小弟和同學架設了一個網站
內容是可以從使用者輸入的資料中，
(該資料為某項商品的資料，例如價格、項目
圖片、描述等等)
去判斷該商品在拍賣網站成交的機率。
架構大致上為:
使用者在html上輸入資料→node.js接收資料
→先傳送到mysql儲存→node.js會在呼叫python
→python再去mysql讀取資料
→python讀取完資料後，會載入我們預先訓練好的模型
並將資料預處理後，進行預測，傳回預測的成交機率
→node.js再將該機率回傳至網頁顯示
說明:
1.以上架構的檔案全放在amazon的免費雲端空間中(linux)
2.訓練好的模型來自於kaggle競賽的題目，我們採用
了keras.layers.concatenate 將各種不同的特徵/text/圖片
連結起來，再加上一些dense層組成一個神經網路的架構，
最後使用keras的save來保存模型，
然後再每次使用者查詢時，都會啟動一次python去載入
(load_model)模型來預測
問題:
因為每次python都要先去載入模型之後才能預測
所花費時間太久，導致一個機率都要花5~10秒才能顯示
是否有辦法可以在linux讓python程式持續啟動，
讓那些模組/模型可以先載入好，只需要等傳入要預測的
檔案後，就可以直接計算呢?
PS.
若有興趣可連結網址:
http://103-quicksell.iii.wpj.tw:1337/
建議使用chrome，且各欄位都需要填寫
網站還在測試階段，有時候會斷線
請鞭小力點XD