Python模型預加載是在訓練出模型后，在應用程序中提前加載模型以加速模型的預測過程。這種方法對于大型模型和大量數據的情況特別有用。在Python中，我們可以使用keras和其它工具包提供的API來完成模型預加載。

# 導入keras工具包中的API
from keras.models import load_model
# 加載預訓練模型
model = load_model('my_model.h5')
# 預測新數據
predictions = model.predict(new_data)

在以上代碼中，我們使用keras工具包提供的load_model()函數來加載預訓練模型。該函數的參數為預訓練模型的文件名。加載完成后，我們可以直接使用model變量來進行新數據的預測。

當預測的數據量較少時，模型預加載的性能提升并不明顯。但是當數據量較大時，模型預加載可以大幅提升預測速度，特別是在一些實時需要進行快速分類的場景中，如自動駕駛汽車、視頻內容分類等。

總之，Python模型預加載是一種非常有用的技巧，當你的應用程序需要快速預測大量數據時，它可以大幅提高你的預測性能。在實踐中，我們可以通過調整緩存大小和數據預處理方法進行性能優化，以實現最佳的性能表現。