部署的本质是让模型可被网页调用、用户访问且稳定运行，核心为模型轻量化（ONNX/TorchScript+ 量化）、接口 标准化（fastapi+Pydantic）、服务容器化（docker+nginx）。
想把训练好的模型真正用起来，不是只在 jupyter 里跑通就行，得让它能被网页调用、被用户访问、稳定不崩——这才是“部署”的本质。核心就三点：模型轻量化、接口标准化、服务容器化。
模型导出与轻量化处理
pytorch或 tensorflow 训完的模型不能直接扔进 Web 服务。要先转成推理友好的格式，比如 ONNX（跨框架通用）或 TorchScript（PyTorch 原生加速），再用量化（int8）、剪枝或知识蒸馏进一步压缩体积和延迟。
- PyTorch 推荐走 torch.jit.trace 或torch.onnx.export，注意固定输入尺寸和关闭 dropout/BN 训练模式
- ONNX 模型可用 onnxruntime 加载，比原生框架快 2–5 倍，还支持 GPU/CPU 自动切换
- 别忽略预处理逻辑：缩放、归一化、resize 这些必须和模型一起固化，否则前 后端 数据不一致会静默出错
用 FastAPI 搭轻量推理 API
不用 Django或 flask 大框架，FastAPI 自带 异步、自动文档（Swagger）、类型校验，几行代码就能暴露一个带jsON 输入输出的端点。
- 定义 Pydantic 模型描述请求体，比如{“image_base64”: str}，FastAPI 自动校验 + 解析
- 模型加载放在 lifespan 事件 里，启动时一次载入内存，避免每次请求都 reload
- 加个 @app.post(“/predict”)，里面做 base64 解码→tensor 转换→model()→结果序列化，全程同步也够用；高 并发 可改用 线程 池或 asyncio.to_thread
Docker 打包 + Nginx 反向代理
本地能跑不等于线上可靠。用 Docker 把 python 环境、模型文件、API 代码全打包成镜像，消除“在我机器上是好的”问题；Nginx 负责负载、https、静态资源托管和请求限流。
- Dockerfile 里用multi-stage build：build 阶段装编译依赖（如 onnxruntime-gpu），final 阶段只复制编译好的 wheel 和模型，镜像缩小 60%+
- 模型文件别硬 编码 路径，通过 环境变量 传入（如MODEL_PATH=/app/models/best.onnx），方便不同环境切换
- Nginx 配置里加 proxy_buffering off 和client_max_body_size 10M，适配图片 / 音频上传场景
前端 调用与错误兜底
网页调用 API 不是写个 fetch 就行，要考虑加载态、超时重试、错误提示、离线降级。用户不会看控制台报错，只会觉得“这网站坏了”。
- 用 AbortController 控制请求超时（建议设 8–12 秒），后端 也要设 timeout，避免长尾请求拖垮服务
- 对 4xx 错误展示友好提示（如“图片太大，请压缩到 5MB 以内”），5xx 错误统一打日志并引导刷新或稍后再试
- 关键模型能力可预加载到 Web Worker 或用 wasm 做极简本地 fallback（比如纯 JS 实现的轻量人脸检测），提升弱网体验
基本上就这些。不复杂但容易忽略细节——模型没固化预处理、API 没设超时、Docker 没清缓存、前端 没做 loading 反馈，任何一个都可能让上线变救火现场。
