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模型部署是指使机器学习或深度学习模型可用于实际应用。它涉及将经过训练的模型集成到可以接收输入数据、进行预测并提供输出的环境中。模型部署有多种类型，包括基于云的部署、边缘部署和容器化部署，每种部署都有其优点和注意事项。

Flask 是一款轻量级的 Python Web 框架，它提供了一种创建 Web API 的简单方法，可用于提供经过训练的模型的预测，在深度学习模型部署中发挥着至关重要的作用。Flask 的可扩展性使其能够与深度学 巴林 WhatsApp 号码列表 习生态系统中常用的工具和框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）集成，从而为机器学习从业者提供顺畅的部署流程。使用 Flask 部署经过训练的深度学习模型需要组装必要的组件。这些组件（从 Flask 应用程序脚本到必要的基础架构）为将模型无缝集成到实际应用程序中铺平了道路。

模型部署的关键要求
App.py 脚本
这个关键文件是部署的基础，包含路由定义和处理传入 HTTP 请求的逻辑。在此脚本中，您将加载经过训练的模型、预处理输入数据并生成预测。

HTML 索引文件
HTML 索引文件补充了您的 Flask 应用程序，并提供了一个用户友好的界面来与您的模型进行交互。此文件由 Flask 呈现，使用户能够轻松输入数据并接收预测。



安装了Flask的Python环境
一个强大的 Python 环境，包括 Flask 和必要的 依赖项，构成了部署基础架构的支柱。此环境可确保 Flask 应用程序的无缝执行，并促进用户和模型之间的顺畅通信。

模型部署实例
超市番茄分类
本教程重点介绍如何部署预先训练的卷积神经网络 (CNN) 模型，名为tomato_condition_classification.h5，用于将超市西红柿分类为好或烂（请参阅附件链接，全面了解 CNN 模型的架构、训练过程和性能评估）。该模型强调部署而不是模型训练，随时可用的模型确保了西红柿质量评估过程自动化的效率。通过利用 Flask，用户可以无缝访问此 AI 驱动的解决方案，标志着朝着提高消费者满意度和卓越运营迈出了关键一步。

创建 App.py 脚本
app.py脚本是 Flask 应用的核心，负责处理路由定义和 HTTP 请求处理逻辑。只需进行少量调整，即可适应各种 Web 开发项目。