从磁盘加载Tensorflow模型是即时的，而从gcs加载非常缓慢

Question

我想使用Tensorflow服务加载多个模型。如果我挂载一个包含模型的目录，加载所有内容都会在瞬间完成，而从gs://路径加载每个模型大约需要10秒

在研究这个问题时，我发现这可能是一个Tensorflow问题，而不是Tensorflow服务问题，因为在Tensorflow中加载它们也是一个巨大的区别：

[ins] In [22]: %timeit tf.saved_model.load('test/1')
3.88 s ± 719 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

[ins] In [23]: %timeit tf.saved_model.load('gs://path/to/test/1')
30.6 s ± 2.66 s per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

然后可能是下载模型（非常小）很慢，但我也测试了这一点：

def test_load():
    bucket_name = 'path'
    folder='test'
    delimiter='/'
    file = 'to/test/1'

    bucket=storage.Client().get_bucket(bucket_name)
    blobs=bucket.list_blobs(prefix=file, delimiter=delimiter) # Excluding folder inside bucket
    for blob in blobs:
        print(blob.name)
        destination_uri = '{}/{}'.format(folder, blob.name)
        blob.download_to_filename(destination_uri)

[ins] In [31]: %timeit test_load()
541 ms ± 54.9 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

知道这里发生了什么吗