第42节：模型优化与部署：Web服务部署(Flask, FastAPI)

1. 引言

在现代人工智能和机器学习应用中，模型的开发只是整个流程的一部分。

将训练好的模型有效地部署为可访问的Web服务，使其能够处理实际请求并返回预测结果，是模型价值实现的关键环节。Python生态系统提供了多种轻量级Web框架，其中Flask和FastAPI是目前最受欢迎的选择，它们能够帮助开发者快速将机器学习模型封装为RESTful API服务。

本文将全面介绍使用Flask和FastAPI进行模型Web服务部署的技术细节，包括框架比较、部署流程、性能优化和实际应用场景等内容。

2. Flask与FastAPI框架概述

2.1 Flask框架

Flask是一个轻量级的Python Web框架，被称为"微框架"，因为它核心简单但可通过扩展实现各种功能。Flask的主要特点包括：

• 简单易用，学习曲线平缓

• 灵活的URL路由系统

• 内置开发服务器和调试器

• 支持Jinja2模板引擎

• 可通过扩展添加数据库支持、表单验证等功能

对于机器学习模型部署，Fl