1. 引言

在現代人工智能和機器學習應用中，模型的開發只是整個流程的一部分。

將訓練好的模型有效地部署為可訪問的Web服務，使其能夠處理實際請求并返回預測結果，是模型價值實現的關鍵環節。Python生態系統提供了多種輕量級Web框架，其中Flask和FastAPI是目前最受歡迎的選擇，它們能夠幫助開發者快速將機器學習模型封裝為RESTful API服務。

本文將全面介紹使用Flask和FastAPI進行模型Web服務部署的技術細節，包括框架比較、部署流程、性能優化和實際應用場景等內容。

2. Flask與FastAPI框架概述

2.1 Flask框架

Flask是一個輕量級的Python Web框架，被稱為"微框架"，因為它核心簡單但可通過擴展實現各種功能。Flask的主要特點包括：

• 簡單易用，學習曲線平緩

• 靈活的URL路由系統

• 內置開發服務器和調試器

• 支持Jinja2模板引擎

• 可通過擴展添加數據庫支持、表單驗證等功能

對于機器學習模型部署，Fl