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🚀 深度学习 + Flask 打包一个 AI 模型接口并部署上线（实战教程）

深度学习模型训练完毕后，我们该如何部署上线让它“动起来”？本篇带你手把手用 Flask 将训练好的 PyTorch 模型封装成 Web 接口，实现一个轻量、可访问的在线 AI 服务。

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🧠 一、为什么要部署模型？

训练好的模型不部署，只存在 .pt 或 .h5 文件里，是无法在真实应用中发挥作用的。部署模型的目标：

• 提供 HTTP API 接口；
• 供网页、APP、微信小程序、爬虫等访问；
• 实现在线预测服务（如图像分类、文本分析、语音识别等）。

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🧰 二、技术选型与环境准备

项目	说明
框架	Flask：轻量级 Python Web 框架
模型	PyTorch 训练的图像分类模型（如 ResNet）