问如何加快Gensim Word2vec模型的加载时间？

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我正在构建一个聊天机器人，所以我需要使用Word2Vec向量化用户的输入。

我使用的是Google提供的一个有300万字的预训练模型(GoogleNews-vectors negative300)。

因此，我使用Gensim加载模型：

import gensim
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)

问题是加载模型大约需要2分钟。我不能让用户等那么久。

那么，我可以做些什么来加快加载时间呢？

我考虑将300万个单词及其对应的向量放入一个MongoDB数据库中。这当然会加快速度，但直觉告诉我这不是一个好主意。