作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型的训练数据越来越多、模型的复杂度也越来越高。例如，当年谷歌提出的“深度学习”，实际上就是一个极其庞大的网络。近几年，国内的各大互联网公司也在加紧研究这个方向。由于模型训练的数据量越来越大、计算资源越来越强，如何有效地处理海量数据的并行计算也是目前科研工作的重点。分布式模型存储技术是一种有效应对海量数据的并行计算方案。本文就分布式模型存储技术进行详细阐述，并基于Tensorflow框架给出例子实践。
2.基本概念及术语
模型文件划分
模型文件划分指的是将一个完整的机器学习或深度学习模型，划分成多个较小的文件，分别存储到不同的机器节点上。这样做的好处是可以充分利用集群资源，提升模型的加载速度，降低模型的存储压力。
模型文件一般包括两类文件：
参数文件：用于存储模型的参数值。可以是模型参数（权重值）、偏置项等；
向量化文件：用于存储模型的输入特征数据，以及对输入特征进行处理后的输出值。一般来说，向量化文件比参数文件更小，因此可以实现快速加载。
异步加载技术
异步加载技术指的是模型的加载过程不阻塞其他任务的执行，从而提升模型的加载速度。异步加载技术主要分为以下两种：
延迟加载：即等待用户真正需要用到模型时才加载模型。比如，用户第一次请求模型预测结果时，系统先把模型加载进内存，再进行预测；
懒加载：即后台运行的进程只负责加载
来源地址：https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132899533
