在生产中保存现有的胶子模型

问题描述

我计划在生产中使用 gluonTS (DeepAR)，我想知道保存模型的最佳方法是什么。我问是因为我在使用这种方法的教程中读到：

# save the trained model in tmp/
from pathlib import Path
predictor.serialize(Path("/tmp/"))

不推荐在生产中使用，来自教程：
(https://github.com/whatwg/streams/issues/1018)

警告：root：序列化 RepresentableBlockPredictor 实例不会以向后兼容的方式保存预测网络结构。注意不要在生产中使用这种方法。

还有其他选择吗？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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