将你的AI模型部署到Web：使用Flask与Gradio快速开发Demo在AI模型训练完成之后，如何快速将其转化为可交互的Web应用，是让模型真正产生价值的关键一步。本文将介绍两种主流的Python Web部署方案——Flask和Gradio，帮助你根据场景需求选择最适合的工具，并掌握从零构建Demo的完整流程。一、为什么需要Web部署？模型训练完成只是第一步。一个优秀的AI Demo需要具备以下能力：即时交互：用户上传图片、输入文本后能立即获得推理结果可视化反馈：将模型的预测结果以直观的方式呈现零门槛使用：不需要用户安装Python环境或理解代码快速迭代：支持参数调节、批量测试等开发调试需求Flask和Gradio分别代表了"底层灵活控制"和"高层快速搭建"两种思路。二、方案一：Flask —— 轻量级Web框架Flask是一个微框架，核心精简但扩展丰富，适合需要深度定制UI和API的场景。