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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。
🧠 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）。
🧰 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） |